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并行计算是指将较大的问题分解成较小的、独立的、通常是类似的部分，由通过共享内存通信的多个处理器同时执行的过程，其结果在完成后作为整体算法的一部分被合并。
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计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|parfor-Loops in MATLAB
A parfor-loop in MATLAB executes a series of statements in the loop body in parallel. The MATLAB client issues the parfor command and coordinates with MATLAB workers to execute the loop iterations in parallel on the workers in a parallel pool. The client sends the necessary data on which parfor operates to workers, where most of the computation is executed. The results are sent back to the client and assembled.
A parfor-loop can provide significantly better performance than its analogous for-loop, because several MATLAB workers can compute simultaneously on the same loop.
Each execution of the body of a parfor-loop is an iteration. MATLAB workers evaluate iterations in no particular order and independently of each other. Because each iteration is independent, there is no guarantee that the iterations are synchronized in any way, nor is there any need for this. If the number of workers is equal to the number of loop iterations, each worker performs one iteration of the loop. If there are more iterations than workers, some workers perform more than one loop iteration; in this case, a worker might receive multiple iterations at once to reduce communication time.
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Deciding When to Use parfor
A parfor-loop can be useful if you have a slow for-loop. Consider parfor if you have:
- Some loop iterations that take a long time to execute. In this case, the workers can execute the long iterations simultancously. Male sure that the number of iterations cxcceds the number of workers. Otherwise, you will not use all workers available.
- Many loop iterations of a simple calculation, such as a Monte Carlo simulation or a parameter sweep. parfor divides the loop iterations into groups so that each worker executes some portion of the total number of iterations.
A parfor-loop might not be useful if you have: - Code that has vectorized out the for-loops. Generally, if you want to make code run faster, first try to vectorize it. For details how to do this, see “Vectorization”. Vectorizing code allows you to benefit from the built-in parallelism provided by the multithreaded nature of many of the underlying MATLAB libraries. However, if you have vectorized code and you have access only to local workers, then parfor-loops may run slower than for-loops. Do not devectorize code to allow for parfor; in general, this solution does not work well.
- Loop iterations that take a short time to execute. In this case, parallel overhead dominates your calculation.
You cannot use a parfor-loop when an iteration in your loop depends on the results of other iterations. Each iteration must be independent of all others. For help dealing with independent loops, see “Ensure That parfor-Loop Iterations are Independent” on page $2-10$. The exception to this rule is to accumulate values in a loop using “Reduction Variables” on page $2-42$.
In deciding when to use parfor, consider parallel overhead. Parallel overhead includes the time required for communication, coordination and data transfer – sending and receiving data – from client to workers and back. If iteration evaluations are fast, this overhead could be a significant part of the total time. Consider two different types of loop iterations:
- for-loops with a computationally demanding task. These loops are generally good candidates for conversion into a parfor-loop, because the time needed for computation dominates the time required for data transfer.
- for-loops with a simple computational task. These loops generally do not benefit from conversion into a parfor-loop, because the time needed for data transfer is significant compared with the time needed for computation.
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Example of parfor With High Parallel Overhead
In this example, you write a loop to create a simple sine wave. Replacing the for-loop with a parforloop does not speed up your calculation. This loop does not have a lot of iterations, it does not take long to execute and you do not notice an increase in execution speed. This example has a high parallel overhead and does not benefit from conversion into a parfor-loop.
1 Write a loop to create a sine wave. Use tic and toc to measure the time elapsed.
tic
$n=1024$;
$A=$ zeros $(n)$;
for $i=1: n$
$A(i,:)=(1: n) . * \sin (i * 2 * p i / 1024)$;
end
toc
Elapsed time is $0.012501$ seconds.
2 Replace the for-loop with a parfor-loop. Add ticBytes and tocBytes to measure how much data is transferred to and from the workers in the parallel pool.
tic
ticBytes (gcp) ;
$\mathrm{n}=1024$;
$A=\operatorname{zeros}(n)$;
parfor (i=1:n)
$A(i,:)=(1: n) . * \sin (i * 2 * p i / 1024)$;
end
tocBytes ( $g c p$ )
toc
3 Run the script on four workers and run the code again. Note that the first run is slower than the second run, because the parallel pool takes some time to start and make the code available to the workers. Note the data transfer and elapsed time for the second run.
\begin{tabular}{lll}
BytesSentToworkers & & BytesReceived \
\cline { 1 } 13176 & & $2.0615 \mathrm{e}+06$ \
15188 & $2.0874 \mathrm{e}+06$ \
13176 & $2.4056 \mathrm{e}+06$ \
13176 & $1.8567 \mathrm{e}+06$ \
54716 & $8.4112 \mathrm{e}+06$
\end{tabular}
Elapsed time is $0.743855$ seconds.
Note that the elapsed time is much smaller for the serial for-loop than for the parfor-loop on four workers. In this case, you do not benefit from turning your for-loop into a parfor-loop. The reason is that the transfer of data is much greater than in the previous example, see “Example of parfor With Low Parallel Overhead” on page 2-3. In the current example, the parallel overhead dominates the computing time. Therefore the sine wave iteration does not benefit from convẻrsion intó ả parforr-lóóp.
This example illustrates why high parallel overhead calculations do not benefit from conversion into a parfor-loop. To learn more about speeding up your code, see “Convert for-Loops Into parfor-Loops” on page 2-7
并行计算代写
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|parfor-Loops in MATLAB
MATLAB 中的 parfor 循环在循环体中并行执行一系列语句。MATLAB 客户端发出 parfor 命令并与 MATLAB 工作程序协调，以在并行池中的工作程序上并行执行循环迭代。客户端将 parfor 操作所需的数据发送给执行大部分计算的工作人员。结果被发送回客户端并组装。
parfor 循环可以提供比其类似的 for 循环更好的性能，因为多个 MATLAB worker 可以在同一个循环上同时进行计算。
parfor 循环体的每次执行都是一次迭代。MATLAB worker 以无特定顺序且彼此独立地评估迭代。因为每次迭代都是独立的，所以不能保证迭代以任何方式同步，也不需要这样做。如果 worker 的数量等于循环迭代的次数，则每个 worker 执行一次循环迭代。如果迭代次数多于worker，则一些worker执行不止一次循环迭代；在这种情况下，worker 可能会一次接收多个迭代以减少通信时间。
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Deciding When to Use parfor
如果你有一个缓慢的 for 循环，parfor 循环会很有用。如果您有以下情况，请考虑 parfor：
- 一些需要很长时间才能执行的循环迭代。在这种情况下，工作人员可以同时执行长迭代。男性确保迭代次数与工人人数一致。否则，您将不会使用所有可用的工人。
- 简单计算的许多循环迭代，例如蒙特卡罗模拟或参数扫描。parfor 将循环迭代分成组，以便每个工作人员执行迭代总数的一部分。
如果您有以下情况，则 parfor 循环可能没有用： - 将 for 循环向量化的代码。一般来说，如果你想让代码运行得更快，首先尝试对其进行矢量化。有关如何执行此操作的详细信息，请参阅“矢量化”。向量化代码使您可以受益于许多底层 MATLAB 库的多线程特性所提供的内置并行性。但是，如果您有矢量化代码并且您只能访问本地工作人员，那么 parfor 循环可能比 for 循环运行得慢。不要去向量化代码以允许 parfor；通常，此解决方案效果不佳。
- 执行时间较短的循环迭代。在这种情况下，并行开销支配了您的计算。
当循环中的迭代依赖于其他迭代的结果时，您不能使用 parfor 循环。每次迭代都必须独立于所有其他迭代。有关处理独立循环的帮助，请参阅第 页的“确保 parfor 循环迭代是独立的”2−10. 此规则的例外是使用页面上的“归约变量”在循环中累积值2−42.
在决定何时使用 parfor 时，请考虑并行开销。并行开销包括从客户端到工作人员以及返回的通信、协调和数据传输（发送和接收数据）所需的时间。如果迭代评估很快，则此开销可能占总时间的很大一部分。考虑两种不同类型的循环迭代：
- 具有计算要求高的任务的 for 循环。这些循环通常是转换为 parfor 循环的良好候选者，因为计算所需的时间支配了数据传输所需的时间。
- 具有简单计算任务的 for 循环。这些循环通常不会从转换为 parfor 循环中受益，因为与计算所需的时间相比，数据传输所需的时间是显着的。
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Example of parfor With High Parallel Overhead
在本例中，您编写一个循环来创建一个简单的正弦波。用 parforloop 替换 for 循环不会加快计算速度。这个循环没有很多迭代，执行时间也不长，而且您不会注意到执行速度的提高。此示例具有很高的并行开销，并且不会从转换为 parfor 循环中受益。
1 编写一个循环来创建一个正弦波。使用 tic 和 toc 来测量经过的时间。
抽动
n=1024;
一种=零(n);
为了一世=1:n
一种(一世,:)=(1:n).∗罪(一世∗2∗p一世/1024);
end
toc
经过的时间是0.012501秒。
2 用 parfor 循环替换 for 循环。添加 ticBytes 和 tocBytes 来衡量有多少数据传入和传出并行池中的工作人员。
tic
ticBytes (gcp) ;
n=1024;
一种=零(n);
parfor (i=1:n)
一种(一世,:)=(1:n).∗罪(一世∗2∗p一世/1024);
结束
tocBytes (GCp)
toc
3 在四个工人上运行脚本并再次运行代码。请注意，第一次运行比第二次运行慢，因为并行池需要一些时间来启动并使代码对工作人员可用。注意第二次运行的数据传输和经过的时间。
\ 开始 {tabular {{lll} BytesSentToworkers & & BytesReceived \ \ cline {1} 13176 & & $ 2.0615 \ mathrm {e} + 06 $ \ 15188 & $ 2.0874 \ mathrm {e} + 06 $ \ 13176 & $ 2.4056 \数学} + 06 $ \ 13176 & $ 1.8567 \ mathrm {e} + 06 $ \ 54716 & $ 8.4112 \ mathrm {e} + 06 $ \ end {表格\ 开始 {tabular {{lll} BytesSentToworkers & & BytesReceived \ \ cline {1} 13176 & & $ 2.0615 \ mathrm {e} + 06 $ \ 15188 & $ 2.0874 \ mathrm {e} + 06 $ \ 13176 & $ 2.4056 \数学} + 06 $ \ 13176 & $ 1.8567 \ mathrm {e} + 06 $ \ 54716 & $ 8.4112 \ mathrm {e} + 06 $ \ end {表格
经过的时间是0.743855秒。
请注意，串行 for 循环所用的时间比四个工人的 parfor 循环要小得多。在这种情况下，将 for 循环转换为 parfor 循环不会使您受益。原因是数据的传输量比前面的示例大得多，请参阅第 2-3 页的“具有低并行开销的 parfor 示例”。在当前示例中，并行开销支配了计算时间。因此，正弦波迭代不会受益于 convẻrsion intó ả parforr-lóóp。
这个例子说明了为什么高并行开销计算不能从转换为 parfor 循环中受益。要了解有关加速代码的更多信息，请参阅第 2-7 页的“将 for-Loops 转换为 parfor-Loops”
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。