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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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- 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|Temporary Variables
A temporary variable is any variable that is the target of a direct, nonindexed assignment, but is not a reduction variable. In the following parfor-loop, a and $d$ are temporary variables:
$\mathrm{a}=\theta$;
$z=\theta$;
$r=\operatorname{rand}(1,10)$;
parfor $i=1: 10$
a $=i ; \quad$ \& Variable a is temporary
$z=z+i ;$
$z=z+i$ if $i<=5$ end end
end
In contrast to the behavior of a for-loop, MATLAB clears any temporary variables before each
iteration of a parfor-loop. To help ensure the independence of iterations, the values of temporary
variables cannot be passed from one iteration of the loop to another. Therefore, temporary variables
must be set inside the body of a parfor-loop, so that their values are defined separately for each
iteration.
MATLAB does not send temporary variables back to the client. A temporary variable in a parfor-loop has no effect on a variable with the same name that exists outside the loop. This behavior is different from ordinary for-loops.
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Uninitialized Temporaries
Temporary variables in a parfor-loop are cleared at the beginning of every iteration. MATLAB can sometimes detect cases in which loop iterations use a temporary variable before it is set in that iteration. In this case, MATLAB issues a static error rather than a run-time error. There is little point in allowing execution to proceed if a run-time error is guaranteed to occur. This kind of error often arises because of confusion between for and parfor, especially regarding the rules of classification of variables. For example:
b = true;
parfor $i=1: n$
if b Eas some_condition(i)
do_something(i);
$b=$ false;
end
$b=$ true;
parfor $i=1: n$
if b Eas some_condition(i)
do_something(i);
$\quad b=$ false;
end
end
This loop is acceptable as an ordinary for-loop. However, as a parfor-loop, b is a temporary variable because it occurs directly as the target of an assignment inside the loop. Therefore it is cleared at the start of each iteration, so its use in the condition of the if is guaranteed to be uninitialized. If you change parfor to for, the value of $b$ assumes sequential execution of the loop. In that case, do_something $(i)$ is executed only for the lower values of $i$ until b is set false.
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Temporary Variables Intended as Reduction Variables
Another common cause of uninitialized temporaries can arise when you have a variable that you intended to be a reduction variable. However, if you use it elsewhere in the loop, then it is classified as a temporary variable. For example:
$s=\theta$;
parfor $i=1: n$
$s=s+f(i)$;
if (s> whatever)
end
end
Another common cause of uninitialized temporaries can arise when you have a variable that you
intended to be a reduction variable. However, if you use it elsewhere in the loop, then it is classified
as a temporary variable. For example:
$s=0$;
parfor $i=1: n$
$\quad s=s+f(i)$;
$\quad$ if $(s>$ whatever)
end
end
If the only occurrences of s are the two in the first statement of the body, s would be classified as a
reduction variable. But in this example, $s$ is not a reduction variable because it has a use outside of
reduction assignments in the line s $>$ whatever. Because s is the target of an assignment (in the
first statement), it is a temporary. Therefore MATLAB issues an error, but points out the possible
connection with reduction.
If you change parfor to for, the use of s outside the reduction assignment relies on the iterations
being performed in a particular order. In a parfor-loop, it matters that the loop “does not care”
about the value of a reduction variable as it goes along. It is only after the loop that the reduction
value becomes usable.
If the only occurrences of s are the two in the first statement of the body, s would be classified as a
reduction variable. But in this example, $s$ is not a reduction variable because it has a use outside of
reduction assignments in the line $s>$ whatever. Because $s$ is the target of an assignment (in the
first statement), it is a temporary. Therefore MATLAB issues an error, but points out the possible
connection with reduction.
If you change parfor to for, the use of s outside the reduction assignment relies on the iterations being performed in a particular order. In a parfor-loop, it matters that the loop “does not care” about the value of a reduction variable as it goes along. It is only after the loop that the reduction value becomes usable.
并行计算代写
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Temporary Variables
临时变量是作为直接、非索引赋值的目标的任何变量，但不是归约变量。在下面的 parfor 循环中，a 和d是临时变量：
一种=θ;
和=θ;
r=兰特(1,10);
帕尔福一世=1:10
一种=一世;\& 变量 a 是临时的
和=和+一世;
和=和+一世如果一世<=5end end
end
与 for 循环的行为相反，MATLAB 在
parfor 循环的每次迭代之前清除所有临时变量。为了帮助确保迭代的独立性，临时
变量的值不能从循环的一个迭代传递到另一个迭代。
因此，必须在 parfor 循环的主体内设置临时变量，以便为每次
迭代单独定义它们的值。
MATLAB 不会将临时变量发送回客户端。parfor 循环中的临时变量对循环外存在的同名变量没有影响。这种行为不同于普通的 for 循环。
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Uninitialized Temporaries
parfor 循环中的临时变量在每次迭代开始时都会被清除。MATLAB 有时可以检测到循环迭代在该迭代中设置之前使用临时变量的情况。在这种情况下，MATLAB 会发出静态错误而不是运行时错误。如果保证会发生运行时错误，则允许继续执行几乎没有意义。这种错误通常是由于混淆了 for 和 parfor 造成的，尤其是在变量分类规则方面。例如：
b = true；
帕尔福一世=1:n
if b Eas some_condition(i)
do_something(i);
b=错误的;
比
b=真的;
帕尔福一世=1:n
if b Eas some_condition(i)
do_something(i);
b=错误的;
end
end
这个循环可以作为一个普通的for循环来接受。但是，作为 parfor 循环，b 是一个临时变量，因为它直接作为循环内的赋值目标出现。因此它在每次迭代开始时被清除，因此它在 if 条件下的使用保证未初始化。如果将 parfor 更改为 for，则值为b假定循环的顺序执行。在这种情况下， do_something(一世)仅对较低的值执行一世直到 b 设置为假。
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Temporary Variables Intended as Reduction Variables
当您有一个打算作为归约变量的变量时，可能会出现未初始化临时变量的另一个常见原因。但是，如果您在循环中的其他地方使用它，则它被归类为临时变量。例如：
s=θ;
帕尔福一世=1:n
s=s+F(一世);
if (s> whatever)
end
end
当你有一个变量，你
打算成为一个归约变量时，可能会出现另一个未初始化临时变量的常见原因。但是，如果您在循环中的其他地方使用它，则它被归类
为临时变量。例如：
s=0;
帕尔福一世=1:n
s=s+F(一世);
如果(s>不管）
end
end
如果 s 的唯一出现是主体的第一个语句中的两个，则 s 将被归类为
归约变量。但在这个例子中，s不是归约变量，因为它
在行 s 中的归约赋值之外有用途>任何。因为 s 是赋值的目标（在
第一条语句中），所以它是临时的。因此 MATLAB 发出错误，但指出可能
与归约有关。
如果将 parfor 更改为 for，则在归约赋值之外使用 s 依赖于
以特定顺序执行的迭代。在 parfor 循环中，重要的是循环“不关心”
减少变量的值。只有在循环之后，减少
值才可用。
如果 s 的唯一出现是主体的第一个语句中的两个，则 s 将被归类为
归约变量。但在这个例子中，s不是归约变量，因为它
在行中的归约分配之外有用途s>任何。因为s是赋值的目标（在
第一条语句中），它是临时的。因此 MATLAB 发出错误，但指出可能
与归约有关。
如果将 parfor 更改为 for，则在归约赋值之外使用 s 依赖于以特定顺序执行的迭代。在 parfor 循环中，重要的是循环“不关心”减少变量的值。只有在循环之后，减少值才可用。
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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。