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C++ 是一种高级语言，它是由Bjarne Stroustrup 于1979 年在贝尔实验室开始设计开发的。 C++ 进一步扩充和完善了C 语言，是一种面向对象的程序设计语言。 C++ 可运行于多种平台上，如Windows、MAC 操作系统以及UNIX 的各种版本。
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我们提供的C++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 高等概率论
- 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|C++作业代写C++代考|Terminology: Data Parallelism
Data parallelism (Figure $\mathrm{P}-3$ ) is easy to picture: take lots of data and apply the same transformation to each piece of the data. In Figure P-3, each letter in the data set is capitalized and becomes the corresponding uppercase letter. This simple example shows that given a data set and an operation that can be applied element by element, we can apply the same task in parallel to each element. Programmers writing code for supercomputers love this sort of problem and consider it so easy to do in parallel that it has been called embarrassingly parallel. A word of advice: if you have lots of data parallelism, do not be embarrassed – take advantage of it and be very happy. Consider i happy parallelism.
When comparing the effort to find work to do in parallel, an approach that focuses on data parallelism is limited by the amount of data we can grab to process. Approaches based on task parallelism alone are limited by the different task types we program. Whil both methods are valid and important, it is critical to find parallelism in the data that we process in order to have a truly scalable parallel program. Scalability means that our application can increase in performance as we add hardware (e.g., more processor cores) provided we have enough data. In the age of big data, it turns out that big data and parallel programming are made for each other. It seems that growth in data sizes is a reliable source of additional work. We will revisit this observation, a little later in this Preface, when we discuss Amdahl’s Law.
计算机代写|C++作业代写C++代考|Terminology: Pipelining
While task parallelism is harder to find than data parallelism, a specific type of task parallelism is worth highlighting: pipelining. In this kind of algorithm, many independent tasks need to be applied to a stream of data. Each item is processed by each stage, as shown by the letter A in (Figure P-4). A stream of data can be processed more quickly when we use a pipeline, because different items can pass through different stages at the same time, as shown in Figure P-5. In these examples, the time to get a result may not be faster (referred to as the latency measured as the time from input to output) but the throughput is greater because it is measured in terms of completions (output) per unit of time. Pipelines enable parallelism to increase throughput when compared with a sequential (serial) processing. A pipeline can also be more sophisticated: it can reroute data or skip steps for chosen items. TBB has specific support for simple pipelines (Chapter 2) and very complex pipelines (Chapter 3). Of course, each step in the pipeline can use data or task parallelism as well. The composability of TBB supports this seamlessly.
计算机代写|C++作业代写C++代考|Example of Exploiting Mixed Parallelism
Consider the task of folding, stuffing, sealing, addressing, stamping, and mailing letters. If we assemble a group of six people for the task of stuffing many envelopes, we can arrange each person to specialize in and perform their assigned task in a pipeline fashion (Figure P-6). This contrasts with data parallelism, where we divide up the supplies and give a batch of everything to each person (Figure P-7). Each person then does all the steps on their collection of materials.
Figure P- 7 is clearly the right choice if every person has to work in a different location far from each other. That is called coarse-grained parallelism because the interactions between the tasks are infrequent (they only come together to collect envelopes, then leave and do their task, including mailing). The other choice shown in Figure P-6 approximates what we call fine-grained parallelism because of the frequent interactions (every envelope is passed along to every worker in various steps of the operation).
Neither extreme tends to fit reality, although sometimes they may be close enough to be useful. In our example, it may turn out that addressing an envelope takes enough time to keep three people busy, whereas the first two steps and the last two steps require only one person on each pair of steps to keep up. Figure P-8 illustrates the steps with the corresponding size of the work to be done. We can conclude that if we assigned only one person to each step as we see done in Figure P-6, that we would be “starving” some people in this pipeline of work for things to do – they would be idle. You might say it would be hidden “underemployment.” Our solution, to achieve a reasonable balance in our pipeline (Figure P-9) is really a hybrid of data and task parallelism.
C++/C代写
计算机代写|C++作业代写C++代考|Terminology: Data Parallelism
数据并行性（图磷−3) 很容易想象：获取大量数据并对每条数据应用相同的转换。在图 P-3 中，数据集中的每个字母都大写，变成了对应的大写字母。这个简单的例子表明，给定一个数据集和一个可以逐个元素应用的操作，我们可以将相同的任务并行应用于每个元素。为超级计算机编写代码的程序员喜欢这类问题，并认为它很容易并行完成，以至于被称为令人尴尬的并行。忠告：如果您有很多数据并行性，请不要感到尴尬——好好利用它并感到非常高兴。考虑一下我快乐的并行性。
在比较寻找并行工作的努力时，专注于数据并行性的方法受到我们可以抓取以处理的数据量的限制。仅基于任务并行性的方法受到我们编程的不同任务类型的限制。虽然这两种方法都是有效且重要的，但为了拥有真正可扩展的并行程序，在我们处理的数据中找到并行性至关重要。可扩展性意味着我们的应用程序可以在我们添加硬件（例如，更多处理器内核）时提高性能，前提是我们有足够的数据。在大数据时代，事实证明，大数据和并行编程是相辅相成的。数据规模的增长似乎是额外工作的可靠来源。我们将在本前言稍后讨论阿姆达尔定律时重新审视这一观察。
计算机代写|C++作业代写C++代考|Terminology: Pipelining
虽然任务并行性比数据并行性更难找到，但一种特定类型的任务并行性值得强调：流水线。在这种算法中，许多独立的任务需要应用于一个数据流。每个项目由每个阶段处理，如（图 P-4）中的字母 A 所示。当我们使用管道时，可以更快地处理数据流，因为不同的项目可以同时通过不同的阶段，如图 P-5 所示。在这些示例中，获得结果的时间可能不会更快（称为延迟，测量为从输入到输出的时间），但吞吐量更大，因为它是根据每单位时间的完成（输出）来衡量的。与顺序（串行）处理相比，管道使并行性能够提高吞吐量。管道也可以更复杂：它可以重新路由数据或跳过所选项目的步骤。TBB 对简单管道（第 2 章）和非常复杂的管道（第 3 章）有特定的支持。当然，管道中的每个步骤也可以使用数据或任务并行性。TBB 的可组合性无缝地支持了这一点。
计算机代写|C++作业代写C++代考|Example of Exploiting Mixed Parallelism
考虑折叠、填充、密封、寻址、盖章和邮寄信件的任务。如果我们将 6 个人组成一个小组来完成填充许多信封的任务，我们可以安排每个人专门从事并以流水线方式执行分配给他们的任务（图 P-6）。这与数据并行性形成对比，在数据并行性中，我们将供应分配给每个人（图 P-7）。然后，每个人都会完成他们收集材料的所有步骤。
如果每个人都必须在相距很远的不同地点工作，那么图 P-7 显然是正确的选择。这被称为粗粒度并行，因为任务之间的交互并不频繁（它们只是聚集在一起收集信封，然后离开并完成他们的任务，包括邮寄）。图 P-6 中显示的另一个选择近似于我们所说的细粒度并行，因为频繁交互（每个信封在操作的各个步骤中传递给每个工作人员）。
这两个极端都不符合现实，尽管有时它们可能足够接近以致有用。在我们的示例中，处理一个信封可能需要足够的时间来让三个人保持忙碌，而前两个步骤和最后两个步骤只需要一个人在每对步骤上跟上。图 P-8 说明了要完成的工作的相应大小的步骤。我们可以得出结论，如果我们只为每个步骤分配一个人，如图 P-6 所示，我们将“饿死”这条工作管道中的一些人做事——他们会闲置。你可能会说这将是隐藏的“就业不足”。我们的解决方案是为了在管道中实现合理的平衡（图 P-9），它实际上是数据和任务并行性的混合体。
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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。