计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Distribute Arrays and Run SPMD
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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|Distributed Arrays
The workers in a parallel pool communicate with each other, so you can distribute an array among the workers. Each worker contains part of the array, and all the workers are aware of which portion of the array each worker has.
Use the distributed function to distribute an array among the workers:
$M=$ magic(4) \&o a 4-by-4 magic square in the client workspace
$M M=$ distributed $(M)$
Now MM is a distributed array, equivalent to $\mathrm{M}$, and you can manipulate or access its elements in the same way as any other array.
$M 2=2 * M M ;$ क M2 is also distributed, calculation performed on workers
$x=M 2(1,1)$ \& $x$ on the client is set to first element of M2.
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Composites
Following an spmd statement, in the client context, the values from the block are accessible, even though the data is actually stored on the workers. On the client, these variables are called Composite objects. Each element of a composite is a symbol referencing the value (data) on a worker in the pool. Note that because a variable might not be defined on every worker, a Composite might have undefined elements.
Continuing with the example from above, on the client, the Composite R has one element for each worker:
$X=R{3}$; set $X$ to the value of $R$ from worker 3 .
The line above retrieves the data from worker 3 to assign the value of $X$. The following code sends data to worker 3 :
$X=X+2$;
$R{3}=X$; is Send the value of $X$ from the client to worker $3 .$
If the parallel pool remains open between spmd statements and the same workers are used, the data on each worker persists from one spmd statement to another.
spmd
$R=R+$ labindex $\quad$ os Use values of $R$ from previous spmd.
end
A typical use for spmd is to run the same code on a number of workers, each of which accesses a different set of data. For example:
spmd
INP $=\operatorname{load}([‘$ somedatafile’ num2str(labindex) ‘ mat’ $]) ;$
RES = somefun (INP)
end
Then the values of RES on the workers are accessible from the client as RES 1$}$ from worker 1 , RES ${2}$ from worker 2 , etc.
There are two forms of indexing a Composite, comparable to indexing a cell array:
- AA ${n}$ returns the values of AA from worker $n$.
- AA $(n)$ returns a cell array of the content of AA from worker $n$.
Although data persists on the workers from one spmd block to another as long as the parallel pool remains open, data does not persist from one instance of a parallel pool to another. That is, if the pool is deleted and a new one created, all data from the first pool is lost.
For more information about using distributed arrays, spmd, and Composites, see “Distributed Arrays”.
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|What Is Parallel Computing
Parallel computing allows you to carry out many calculations simultaneously. Large problems can often be split into smaller ones, which are then solved at the same time.
The main reasons to consider parallel computing are to
- Save time by distributing tasks and executing these simultaneously
- Solve big data problems by distributing data
- Take advantage of your desktop computer resources and scale up to clusters and cloud computing With Parallel Computing Toolbox, you can
- Accelerate your code using interactive parallel computing tools, such as parfor and parfeval
- Scale up your computation using interactive Big Data processing tools, such as distributed, tall, datastore, and mapreduce
- Use gpuArray to speed up your calculation on the GPU of your computer
- Use batch to offload your calculation to computer clusters or cloud computing facilities
Here are some useful Parallel Computing concepts: - Node: standalone computer, containing one or more CPUs / GPUs. Nodes are networked to form a cluster or supercomputer
- Thread: smallest set of instructions that can be managed independently by a scheduler. On a GPU, multiprocessor or multicore system, multiple threads can be executed simultaneously (multithreading)
- Batch: off-load execution of a functional script to run in the background
- Scalability: increase in parallel speedup with the addition of more resources
What tools do MATLAB and Parallel Computing Toolbox offer? - MATLAB workers: MATLAB computational engines that run in the background without a graphical desktop. You use functions in the Parallel Computing Toolbox to automatically divide tasks and assign them to these workers to execute the computations in parallel. You can run local workers to take advantage of all the cores in your multicore desktop computer. You can also scale up to run your workers on a cluster of machines, using the MATLAB Parallel Server. The MATLAB session you interact with is known as the MATLAB client. The client instructs the workers with parallel language functions.
- Parallel pool: a parallel pool of MATLAB workers created using parpool or functions with automatic parallel support. By default, parallel language functions automatically create a parallel pool for you when necessary. To learn more, see “Run Code on Parallel Pools” on page 2-56.
For the default local profile, the default number of workers is one per physical CPU core using a single computational thread. This is because even though each physical core can have several virtual cores, the virtual cores share some resources, typically including a shared floating point unit (FPU). Most MATLAB computations use this unit because they are double-precision floating point. Restricting to one worker per physical core ensures that each worker has exclusive access to a floating point unit, which generally optimizes performance of computational code. If your code is not computationally intensive, for example, it is input/output (I/O) intensive, then consider using up to two workers per physical core. Running too many workers on too few resources may impact performance and stability of your machine.
并行计算代写
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Distributed Arrays
并行池中的工作人员相互通信，因此您可以在工作人员之间分配一个数组。每个工作人员都包含数组的一部分，并且所有工作人员都知道每个工作人员拥有数组的哪一部分。
使用分布式函数在工作人员之间分配一个数组：
米=magic(4) \&o 客户端工作区中的 4×4 幻方
米米=分散式(米)
现在MM是一个分布式数组，相当于米，并且您可以像任何其他数组一样操作或访问其元素。
米2=2∗米米;क M2 也是分布式的，对工人进行计算
X=米2(1,1)\&X在客户端上设置为 M2 的第一个元素。
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Composites
在 spmd 语句之后，在客户端上下文中，可以访问块中的值，即使数据实际上存储在工作程序上。在客户端，这些变量称为复合对象。组合的每个元素都是一个符号，它引用池中工人的值（数据）。请注意，由于可能不会在每个工作人员上定义变量，因此 Composite 可能具有未定义的元素。
继续上面的示例，在客户端上，Composite R 为每个工作人员提供一个元素：
X=R3; 放X的价值R从工人 3 。
上面的行从 worker 3 中检索数据以分配X. 以下代码向 worker 3 发送数据：
X=X+2;
R3=X; 是发送的值X从客户到工人3.
如果并行池在 spmd 语句之间保持打开状态并且使用相同的工作程序，则每个工作程序上的数据会从一个 spmd 语句持续到另一个。
spmd
R=R+实验室索引os 使用值R从以前的spmd。
结尾
spmd 的一个典型用途是在多个工作人员上运行相同的代码，每个工作人员访问一组不同的数据。例如：
spmd
INP=加载([‘somedatafile’num2str（labindex）’垫子’]);
RES = somefun (INP)
end
然后，worker 上的 RES 值可以从客户端访问为 RES 1}}来自工人 1 , RES2来自 worker 2 等。
有两种索引 Composite 的形式，类似于索引元胞数组：
- AAn从工人返回 AA 的值n.
- AA(n)从工作人员返回 AA 内容的元胞数组n.
尽管只要并行池保持打开状态，数据就会从一个 spmd 块持续到另一个 spmd 块，但数据不会从并行池的一个实例持续到另一个实例。也就是说，如果删除池并创建新池，则第一个池中的所有数据都将丢失。
有关使用分布式数组、spmd 和 Composites 的更多信息，请参阅“分布式数组”。
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|What Is Parallel Computing
并行计算允许您同时执行许多计算。大问题通常可以拆分为较小的问题，然后同时解决。
考虑并行计算的主要原因是
- 通过分配任务并同时执行这些任务来节省时间
- 通过分发数据解决大数据问题
- 利用您的桌面计算机资源并扩展到集群和云计算使用 Parallel Computing Toolbox，您可以
- 使用交互式并行计算工具（例如 parfor 和 parfeval）加速您的代码
- 使用分布式、高、数据存储和 mapreduce 等交互式大数据处理工具扩展您的计算
- 使用 gpuArray 加速计算机 GPU 上的计算
- 使用批处理将您的计算卸载到计算机集群或云计算设施
以下是一些有用的并行计算概念： - 节点：独立计算机，包含一个或多个 CPU/GPU。节点联网形成集群或超级计算机
- 线程：可以由调度程序独立管理的最小指令集。在 GPU、多处理器或多核系统上，可以同时执行多个线程（多线程）
- 批处理：卸载执行功能脚本以在后台运行
- 可扩展性：通过添加更多资源来提高并行加速
MATLAB 和 Parallel Computing Toolbox 提供哪些工具？ - MATLAB worker：无需图形桌面即可在后台运行的 MATLAB 计算引擎。您可以使用 Parallel Computing Toolbox 中的函数来自动划分任务并将它们分配给这些工作人员以并行执行计算。您可以运行本地工作程序以利用多核台式计算机中的所有内核。您还可以使用 MATLAB Parallel Server 扩大规模以在机器集群上运行您的工作器。您与之交互的 MATLAB 会话称为 MATLAB 客户端。客户端用并行语言功能指导工人。
- 并行池：使用 parpool 或具有自动并行支持的函数创建的 MATLAB 工作程序并行池。默认情况下，并行语言函数会在必要时自动为您创建并行池。要了解更多信息，请参阅第 2-56 页的“在并行池上运行代码”。
对于默认本地配置文件，默认工作人员数量是使用单个计算线程的每个物理 CPU 内核一个。这是因为即使每个物理内核都可以有多个虚拟内核，但这些虚拟内核共享一些资源，通常包括共享浮点单元 (FPU)。大多数 MATLAB 计算都使用这个单位，因为它们是双精度浮点数。每个物理内核限制为一个工作人员可确保每个工作人员对浮点单元具有独占访问权限，这通常可以优化计算代码的性能。如果您的代码不是计算密集型的，例如，它是输入/输出 (I/O) 密集型的，则考虑每个物理内核最多使用两个工作器。在太少的资源上运行太多的工作人员可能会影响机器的性能和稳定性。
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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。
