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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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我们提供的并行计算Parallel Computing及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等楖率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Run MATLAB Functions with Automatic Parallel Support
Several MATLAB and Simulink products have a growing number of functions and features that help you take advantage of parallel computing resources without requiring any extra coding. You can enable this support by simply setting a flag or preference.
To take advantage of this functionality on your desktop, you need Parallel Computing Toolbox. Run calculations in parallel using local workers to speed up large calculations. To scale the parallel computing to larger resources such as computer clusters, you also need MATLAB Parallel Server.
- Some functions run automatically in parallel by default. For example, parfor, parsim, and tall.
- Many other functions run automatically in parallel if you set an option to use parallel.
When you run a function with parallel enabled, MATLAB automatically opens a parallel pool of workers. MATLAB runs the computation across the available workers.
Automatic parallel support starts a parallel pool of workers using the default cluster profile. If you have not touched your parallel preferences, the default profile is local. Control parallel behavior with the parallel preferences, including scaling up to a cluster, automatic pool creation, and preferred number of workers.
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Find Automatic Parallel Support
- On function pages, find information under Extended Capabilities.
- You can browse supported functions from all MathWorks ${ }^{\otimes}$ products at the following link: All Functions List (Automatic Parallel Support). Alternatively, you can filter by product. On the Help bar, click the Functions tab, select a product, and select the check box Automatic Parallel Support. For example, for a filtered list of all Statistics and Machine Learning Toolbox ${ }^{\mathrm{m}}$ functions with automatic parallel support, see Function List (Automatic Parallel Support). If you select a product that does not have functions with automatic parallel support, then the Automatic Parallel Support filter is not available.
If a function you are interested in does not include automatic parallel support, there are the alternatives:
- If you have a GPU, many MATLAB functions run automatically on a GPU. See “Run MATLAB Functions on a GPU” on page 9-9.
- Any MATLAB code inside a for-loop can be made into a parallel for loop, provided the iterations are independent. See parfor.
- If you are you looking for other ways to speed up your processing or to scale up your big data calculation, see “Choose a Parallel Computing Solution” on page 1-16.
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Evaluate Functions in the Background Using parfeval
This example shows how you can use parfeval to evaluate a function in the background and to collect results as they become available. In this example, you submit a vector of multiple future requests in a for-loop and retrieve the individual future outputs as they become available.
$p=\operatorname{gcp}() ;$
\& To request multiple evaluations, use a loop.
for idx $=1: 10$
$f(i d x)=$ parfeval $(p$, (amagic, $1, i d x)$; \% Square size determined by idx
end
\& Collect the results as they become available.
maqicResults $=$ cell $(1,1 \theta)$;
for idx – 1:10
\% fetchNext blocks until next results are available.
[completedIdx, value] = fetchNext(f);
magicResults ${$ completedIdx $}=$ value;
fprintf(‘Got result with index: \%, $\backslash \mathrm{n}^{\prime}$, completedIdx);
end
Got result with index: 1 .
Got result with index: 2 .
Got result with index: 3 .
Got result with index: 4 .
Got result with index: 5 .
Got result with index: 6 .
Got result with index: $7 .$
Got result with index: 8 .
Got result with index: 9 .
Got result with index: 10 .
并行计算代写
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Run MATLAB Functions with Automatic Parallel Support
一些 MATLAB 和 Simulink 产品具有越来越多的功能和特性，可帮助您利用并行计算资源，而无需任何额外的编码。您可以通过简单地设置标志或首选项来启用此支持。
要在您的桌面上利用此功能，您需要 Parallel Computing Toolbox。使用本地工作人员并行运行计算以加快大型计算。要将并行计算扩展到计算机集群等更大的资源，您还需要 MATLAB Parallel Server。
- 默认情况下，某些功能会自动并行运行。例如，parfor、parsim 和 tall。
- 如果您设置了使用并行的选项，许多其他功能会自动并行运行。
当您运行启用了并行的函数时，MATLAB 会自动打开一个并行工作器池。MATLAB 跨可用工作程序运行计算。
自动并行支持使用默认集群配置文件启动并行工作器池。如果您尚未触及并行首选项，则默认配置文件是本地的。使用并行首选项控制并行行为，包括扩展到集群、自动创建池和首选工作器数量。
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Find Automatic Parallel Support
- 在功能页面上，在扩展功能下查找信息。
- 您可以浏览所有 MathWorks 支持的函数⊗以下链接中的产品：所有功能列表（自动并行支持）。或者，您可以按产品过滤。在帮助栏上，单击功能选项卡，选择一个产品，然后选中复选框自动并行支持。例如，对于所有统计和机器学习工具箱的过滤列表米具有自动并行支持的函数，请参阅函数列表（自动并行支持）。如果您选择的产品不具有自动并行支持的功能，则自动并行支持过滤器不可用。
如果您感兴趣的功能不包括自动并行支持，则有以下选择：
- 如果您有 GPU，许多 MATLAB 函数会在 GPU 上自动运行。请参阅第 9-9 页的“在 GPU 上运行 MATLAB 函数”。
- 如果迭代是独立的，则 for 循环内的任何 MATLAB 代码都可以构成并行 for 循环。见parfor。
- 如果您正在寻找其他方法来加快处理速度或扩大大数据计算，请参阅第 1-16 页的“选择并行计算解决方案”。
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Evaluate Functions in the Background Using parfeval
此示例说明如何使用 parfeval 在后台评估函数并在结果可用时收集结果。在此示例中，您在 for 循环中提交多个未来请求的向量，并在各个未来输出可用时检索它们。
p=gcp();
\& 要请求多个评估，请使用循环。
对于 idx=1:10
F(一世dX)=小节(p, (神奇的,1,一世dX);
\% 由 idx end确定的正方形大小
\& 收集可用的结果。
maqic结果=细胞(1,1θ);
对于 idx – 1:10
\% fetchNext 阻塞，直到下一个结果可用。
[completedIdx, value] = fetchNext(f);
魔术结果$C这米pl和吨和d一世dX$=价值;
fprintf(‘得到索引的结果：\%,∖n′, 已完成 Idx);
end
得到 index: 1 的结果。
得到索引的结果： 2 。
得到索引的结果： 3 。
得到索引的结果： 4 。
得到索引的结果： 5 。
得到索引的结果： 6 。
得到带有索引的结果：7.
得到索引的结果： 8 。
得到索引的结果： 9 。
得到 index: 10 的结果。
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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。