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并行计算是同时使用多个处理元素来解决任何问题。问题被分解成指令，并被同时解决，因为每个被应用于工作的资源都在同时工作。

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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

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|The Three Layers of Parallelism

There used to be a time where the increase of transistors materialised primarily in new compute features and, at the same time, it paired up with higher and higher frequencies. Nowadays, we still see an increase of the transistor count, but the frequency (speed of individual transistors) stagnates or is even reduced.

With Moore’s law continuing to hold and a break-down of Dennard scaling (frequency cannot be increased anymore at a given power envelope per transistor), there is a “new” kid on the block that helps us to build more powerful computers. This one eventually allows Computational $\mathrm{X}$ to run more challenging simulations. Actually, there are three new kids around that dominate code development today (Fig. 2.2). However, they all are flavours of one common pattern:

1. The parallelism in the computer increases, as modern computers still can do one addition or multiplication or …on one or two pieces of data in one (abstract) step. ${ }^{2}$ They apply with the same operation to a whole vector of entries in one rush. We call this vector parallelism.
2. The parallelism in the computer increases, as modern CPUs do not only host one core but an ensemble of cores per chip. Since this multicore idea implies that all cores share their memory we call this shared memory parallelism.
3. The parallelism in the computer increases, as modern modern supercomputers consist of thousands of compute nodes. A compute nodes is our term for a classic computer which “speaks” to other computers via a network. Since the individual nodes are independent computers, they do not share their memory. Each one has memory of its own. We therefore call this distributed memory parallelism.

The three levels of parallelism have different potential to speed up calculations. This potential depends on the character of the underlying calculations as well as on the hardware, while the boundaries in-between the parallelism flavours are often blurred.

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|The N-Body Problem

Given are $N$ bodies (planets, e.g.) out there in space. They interact with each other through gravity. Let body 1 be described by its position $p_{1}=\left(p_{x, 1}, p_{y, 1}, p_{z, 1}\right)^{T} \in$ $\mathbb{R}^{3}$ (a vector) and its mass $m_{1}$. Furthermore, it has a certain velocity $v_{1}=$ $\left(v_{x}, 1, v_{y, 1}, v_{z, 1}\right)^{T} \in \mathbb{R}^{3}$ which is a vector again. Body 2 is defined analogously. Body 1 experiences a force
$$
F_{1}=G \frac{m_{1} \cdot m_{2}}{\left|p_{1}-p_{2}\right|{2}^{2}} \cdot \frac{\left(p{2}-p_{1}\right)}{\left|p_{1}-p_{2}\right|{2}} . $$ If there are more than two objects, then Body 1 also gets a contribution from Body 3,4 , and so forth. The forces simply sum up. We furthermore know that $$ \begin{aligned} &\partial{t} v_{1}(t)=\frac{F_{1}}{m_{1}} \text { and } \
&\partial_{t} p_{1}(t)-v_{1}(t) .
\end{aligned}
$$
This is a complete mathematical model of the reality. It highlights in (3.2) and (3.3) that velocity and position of our object depend on time. These equations are our whole theory of how the world out there in space behaves (cmp. Chap. 1) in a Newton sense. Einstein has later revised this model. ${ }^{2}$

The expressions $\partial_{t} y(t)=\frac{\partial}{\partial t} y(t)$ both denote the derivation of a function $y(t)$. Often, we drop the ( $t$ ) parameter-we have already done so for $F$ above. For the second derivative, there are various notations that all mean the same: $\partial_{t} \partial_{t} y=\partial_{t t} y=\frac{\partial \partial}{\partial t \partial t} y$. I often use $\partial_{t}^{(2)}$. This notation makes it easy to specify arbitrary high derivatives.Besides $\partial_{t}, \mathrm{I}$ also use $\mathrm{d}{t}$. This is in line with a lot of literature in mathematics and physics. There is no difference between the two of them as long as we deal with a plain function $f(t)$ only. However, if we have an $f(t, x(t))$ with two arguments where both arguments depend on $t \longrightarrow$ one of them is the $t$, the other one accepts $t$ as argument-then $\partial{t}$ is the derivative where we alter the direct $t$ argument only. $\partial_{x}$ or $\partial_{x(t)}$ is the derivative w.r.t. the second variable. They both are partial derivatives. They look “in one direction”.

并行计算代考

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|The Three Layers of Parallelism

曾经有一段时间，晶体管的增加主要体现在新的计算功能中，同时它与越来越高的频率配对。如今，我们仍然看到晶体管数量增加，但频率（单个晶体管的速度）停滞不前甚至降低。

随着摩尔定律的继续成立和 Dennard 缩放比例的崩溃（在每个晶体管的给定功率包络下频率不能再增加），有一个“新”孩子可以帮助我们构建更强大的计算机。这个最终允许计算X运行更具挑战性的模拟。实际上，今天有三个新的孩子主导着代码开发（图 2.2）。但是，它们都是一种常见模式的味道：

1. 计算机中的并行性增加了，因为现代计算机仍然可以在一个（抽象）步骤中对一个或两个数据进行一次加法或乘法运算或……。2它们以相同的操作一次性应用于整个条目向量。我们称之为向量并行。
2. 计算机中的并行性增加了，因为现代 CPU 不仅拥有一个内核，而且每个芯片拥有一组内核。由于这种多核思想意味着所有内核共享它们的内存，我们称之为共享内存并行。
3. 随着现代现代超级计算机由数千个计算节点组成，计算机中的并行性增加了。计算节点是我们对经典计算机的术语，它通过网络与其他计算机“对话”。由于各个节点是独立的计算机，它们不共享它们的内存。每个人都有自己的记忆。因此，我们称这种分布式内存并行。

三个并行级别具有不同的加速计算的潜力。这种潜力取决于底层计算的特性以及硬件，而并行性之间的界限通常是模糊的。

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|The N-Body Problem

给定的是 $N$ 太空中的物体 (例如行星)。它们通过重力相互作用。让身体 1 由它的位置来描述 $p_{1}=\left(p_{x, 1}, p_{y, 1}, p_{z, 1}\right)^{T} \in \mathbb{R}^{3}$ (向量) 及其质量 $m_{1}$. 此外，它具有一定的速度 $v_{1}=$ $\left(v_{x}, 1, v_{y, 1}, v_{z, 1}\right)^{T} \in \mathbb{R}^{3}$ 这又是一个向量。主体 2 的定义类似。身体 1 受力
$$
F_{1}=G \frac{m_{1} \cdot m_{2}}{\left|p_{1}-p_{2}\right| 2^{2}} \cdot \frac{\left(p 2-p_{1}\right)}{\left|p_{1}-p_{2}\right| 2} .
$$
如果有两个以上的对象，那么 Body 1 也会从 Body 3,4获得贡献，依此类推。力量简单总结。我们还知道
$$
\partial t v_{1}(t)=\frac{F_{1}}{m_{1}} \text { and } \quad \partial_{t} p_{1}(t)-v_{1}(t) .
$$
这是一个完整的现实数学模型。它在 (3.2) 和 (3.3) 中强调了我们物体的速度和位置取决于时间。这些方程是我 们关于太空中的世界如何在牛顿意义上的行为 ( $\mathrm{cmp} .$ 第 1 章) 的整个理论。爱因斯坦后来修改了这个模型。 ${ }^{2}$
表达式 $\partial_{t} y(t)=\frac{\partial}{\partial t} y(t)$ 都表示函数的推导 $y(t)$. 通常，我们放弃 $(t)$ 参数一一我们已经为 $F$ 以上。对于二阶导 数，有各种表示相同的符号: $\partial_{t} \partial_{t} y=\partial_{t t} y=\frac{\partial \partial}{\partial t \partial t} y$. 我经常用 $\partial_{t}^{(2)}$. 这种表示法可以很容易地指定任意高导 数。此外 $\partial_{t}, \mathrm{I}$ 使用 $\mathrm{d} t$. 这与许多数学和物理学文献是一致的。只要我们处理一个普通的函数，它们两者之间没有 区别 $f(t)$ 只要。但是，如果我们有一个 $f(t, x(t))$ 有两个参数，其中两个参数都依赖于 $t \longrightarrow$ 其中之一是 $t$ ，另一 个接受 $t$ 作为论点-那么 $\partial t$ 是我们改变直接的导数 $t$ 仅论据。 $\partial_{x}$ 或者 $\partial_{x(t)}$ 是第二个变量的导数。它们都是偏导数。 他们“朝一个方向”看。

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

机器学习代写

随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考

基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
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EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
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电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|Moore’s Law

For decades, computational scientists have been in a comfortable situation: They wrote code and made this code fast on a particular architecture. Everybody knew that architectures evolve kind of continuously, i.e. with every new generation of machines “old”ish codes ran faster, too. They might not benefit from the latest hardware features, but there was a performance improvement. Some people claim this were Moore’s law, which is not correct. Let’s revisit this “law”‘ :

Gordon Moore, one of the co-founders of Intel, observed that the cost to put transistors onto a chip decreases if we squeeze more transistors on the circuit. From a certain point on, however, the manufacturing cost rises again, since the integration of all the transistors becomes expensive. Consequently, there’s a sweet spot: a magic number of transistors per chip where the chip is most profitable. Moore observed that the “complexity for minimum component costs has increased at a rate of roughly a factor of two per year”. So the number of transistors on a chip around the sweet spot grows exponentially according to this law. The manufacturing sweet spot moves and therefore vendor designs move with the spot.

Intel’s executive David House later corrected the statement-to 18 months-so it is even more aggressive, while Carver Mead from CalTech coined the term “Moore’s Law”. Today, the law continues to hold though the rate of the increase has slowed down (Fig. 2.1).For simulation codes as we have sketched them before, it is not directly clear why the transistor count makes a difference. We are interested in speed. However, there is a correlation: First, vendors use the opportunity to have more transistors to allow the computer to do more powerful things. A computer architecture provides some services (certain types of calculations). With more transistors, we can offer more of these calculation types, i.e. broaden the service set. Furthermore, vendors use the opportunity to squeeze more cores onto the chip. Finally, the more of transistors historically did go hand in hand with a shrinkage of the transistors.

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|Dennard Scaling

Definition $2.1$ (Dennard scaling) The power cost $P$ to drive a transistor follows roughly
$$
P=\alpha \cdot C F V^{2}
$$
This law is called Dennard scaling.
$C$ is the capacitance, i.e. encodes the size of the individual transistors. I use $C$ here for historic reasons. In the remainder of this manuscript, $C$ is some generic constant without a particular meaning. $F$ is the frequency and $V$ the voltage. $\alpha$ is some fixed constant so we can safely skip it in our follow-up discussions. Note that the original Dennard scaling ignores that we also have some leakage. Leakage did not play a major role when the law was formulated in $1974 .$

Dennard’s scaling law is all about power. For both chip designers and computing centres buying and running chips, controlling the power envelope of a chip is a sine qua non, as

• buying power is expensive, and as
• a chip “converts” power into heat. To get the heat out of the system again requires even more power to drive fans, pumps and cooling liquids. But if we don’t get it out of the system on time, the chip will eventually melt down.

While we want to bring the power needs down, we still want a computer to be as capable as possible. That means, it should be able to do as many calculations per seconds as possible. The Dennard scaling tells us that we have only three degrees of freedom:

1. Reduce the voltage. This is clearly the gold solution as the $V$ term enters the equation squared. Reducing the voltage however is not trivial: If we reduce it too much, the transistors don’t switch reliably anymore. As long as we need a reliable chip, i.e. a chip that always gives us the right answer, we work already close to the minimum voltage limit with modern architectures.
2. Reduce the transistor size. Chip vendors always try to decrease transistor sizes with the launch of most new chip factories or assembly lines. Unfortunately, this option now is, more or less, maxed out. You can’t go below a few atoms. A further shrinkage of transistors means that the reliability of the machine starts to suffer-we ultimately might have to add additional transistors to handle the errors which once more need energy. Most importantly, smaller chips are more expensive to build (if they have to meet high quality constraints) which makes further shrinking less attractive.
3. Reduce the frequency. If we reduce the frequency, we usually also get away with a slightly lower voltage, so this amplifies the savings effect further. However, we want to have a faster transistor, not a slower one!

并行计算代考

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|Moore’s Law

几十年来，计算科学家一直处于舒适的境地：他们编写代码并在特定架构上快速编写代码。每个人都知道架构在不断发展，即随着每一代机器的“旧”代码运行得更快，也是。他们可能不会从最新的硬件功能中受益，但性能有所提高。有人声称这是摩尔定律，这是不正确的。让我们重温一下这个“法律”：

英特尔的联合创始人之一戈登·摩尔（Gordon Moore）观察到，如果我们在电路上挤压更多的晶体管，那么将晶体管放到芯片上的成本会降低。然而，从某一点开始，制造成本再次上升，因为所有晶体管的集成变得昂贵。因此，有一个最佳点：每个芯片的晶体管数量惊人，而该芯片是最有利可图的。摩尔观察到“最低组件成本的复杂性以每年大约两倍的速度增加”。因此，根据该定律，甜蜜点周围芯片上的晶体管数量呈指数增长。制造最佳点移动，因此供应商设计也随之移动。

英特尔的执行官大卫豪斯后来更正了这个声明——18个月——所以它更加激进，而加州理工学院的卡弗米德创造了“摩尔定律”这个词。今天，尽管增长速度已经放缓，但该定律仍然有效（图 2.1）。对于我们之前绘制的仿真代码，目前尚不清楚为什么晶体管数量会产生影响。我们对速度感兴趣。然而，有一个相关性：首先，供应商利用这个机会拥有更多的晶体管，让计算机能够做更强大的事情。计算机体系结构提供一些服务（某些类型的计算）。使用更多晶体管，我们可以提供更多此类计算类型，即拓宽服务集。此外，供应商利用这个机会将更多的内核挤到芯片上。最后，

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|Dennard Scaling

定义2.1（丹纳德标度）电力成本磷驱动晶体管大致如下

磷=一个⋅CF在2
该定律称为登纳德缩放。
C是电容，即编码单个晶体管的大小。我用C出于历史原因。在这份手稿的其余部分，C是一些没有特定含义的通用常数。F是频率和在电压。一个是一些固定常数，因此我们可以在后续讨论中安全地跳过它。请注意，原始的 Dennard 缩放忽略了我们也有一些泄漏。在制定法律时，泄漏并没有起主要作用1974.

丹纳德的比例定律是关于权力的。对于购买和运行芯片的芯片设计人员和计算中心来说，控制芯片的功率包络是必要条件，因为

• 购买力是昂贵的，并且作为
• 芯片将功率“转换”为热量。要再次将热量从系统中排出，需要更多的功率来驱动风扇、泵和冷却液。但如果我们不按时将其从系统中取出，芯片最终会熔化。

虽然我们希望降低电源需求，但我们仍然希望计算机尽可能强大。这意味着，它应该能够每秒进行尽可能多的计算。Dennard 标度告诉我们，我们只有三个自由度：

1. 降低电压。这显然是黄金解决方案在项进入方程的平方。然而，降低电压并非易事：如果我们降低太多，晶体管将不再可靠地切换。只要我们需要一个可靠的芯片，即总是给我们正确答案的芯片，我们的工作就已经接近现代架构的最低电压限制。
2. 减小晶体管尺寸。随着大多数新芯片工厂或装配线的推出，芯片供应商总是试图减小晶体管尺寸。不幸的是，这个选项现在或多或少地被最大化了。你不能低于几个原子。晶体管的进一步缩小意味着机器的可靠性开始受到影响——我们最终可能不得不添加额外的晶体管来处理再次需要能量的错误。最重要的是，较小的芯片制造成本更高（如果它们必须满足高质量的限制），这使得进一步缩小的吸引力降低。
3. 减少频率。如果我们降低频率，我们通常也会使用稍低的电压，因此这会进一步放大节能效果。但是，我们想要更快的晶体管，而不是更慢的晶体管！

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随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

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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。

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基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
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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。

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电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|A Third Pillar

The two pillars as we have introduced them so far are barely enough to explain how we advance in science and engineering today.

• Some experiments are economically infeasible. If we want to design the next generation of jumbo jets, we might want to put each model into a wind tunnel to see whether it does take off. But fuelling a wind tunnel (in particular on a reasonable scale) is extremely expensive.
• Some experiments are ethically inappropriate. If we design novel ways of radiation treatment, it would not be ethical to try this out with patients in a trial-and-error fashion. Another example: If we construct a new bridge, we don’t want the first cars driving over this bridge to be Guinea pigs.
• Some experiments are ecologically dubious. If we design novel nuclear reactors, we don’t want to rely on trial-and-error when it comes to security.
• Some experiments are by construction impossible. If we make up new theories about the Big Bang, we are lost with our two pillar model: we will likely never be able to run a small, experimental Big Bang.
• Some equations are so complex that we cannot solve them (analytically). For many setups, we have good mathematical models. Maybe, we can even make claims about the existence and properties of solutions to these models. But that does not always mean that the maths gives us a constructive answer, i.e. can tell us what the solution to our model is.

This list is certainly not comprehensive. Its last point is particularly intriguing in modern science: We have some complex equations comprising a term $u(x)$. Let this $u(x)$ be the quantity that we are in interested in. Yet, we cannot transform this formula into something written as $u(x)=\ldots$ with no $u(x)$ on the right-hand side. That is, even when we have $x$, we still do not know $u(x)$ directly.

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|Computational X

We call the disciplines $\mathrm{X}$ that rely on computer simulations Computational $\mathrm{X}$. There’s Computational Engineering, Computational Physics, Computational Chemistry, Computational Biology, and so forth. We often use Computational Science and Engineering (CSE or CS\&E) as an umbrella term covering all the different flavours. Today, this is a little bit of an old-fashioned phrase, since we don’t want to exclude Computational Medicine, Computational Finances and so forth. They all share similar challenges. Lacking a better term, let’s stick to CSE.

A typical project in Computational $\mathrm{X}$ brings together expertise and skills from three traditional areas: the application discipline, Mathematics and Computer Science (Fig. 1.3). The term CSE thus covers a broad church of challenges:

1. The modelling of physics or application knowledge with mathematical equations;
2. the transcription of these equations into something (other equations) that a computer can solve. Often that means breaking down an infinite fine (continuous) model into a finite number of equations;
3. the analysis of these equations: do they have a solution, how reliable is an (approximate) solution, and so forth;
4. the design of an algorithms solving these equations;
5. the analysis of these algorithms: how expensive will it be to run them, i.e. what’s the algorithmic complexity, e.g.;
6. the coding of these algorithms;
7. the systematic testing of these codes;
8. the performance optimisation to make the codes run fast and scale on big machines;
9. the input and output data management;
10. the postprocessing ranging from visualisation to pattern searches within outputs;
11. …
    This sequence and variants thereof are called the simulation pipeline. I give a first, simple example of the most prominent steps within this pipeline in Chap. 3. I personally dislike the term pipeline. It suggests-similar to the term waterfall in software development-some kind of sequentiality. In practice, we jump around and even make excursions into the theory and experiment world.

并行计算代考

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|A Third Pillar

到目前为止，我们介绍的这两个支柱还不足以解释我们今天如何在科学和工程方面取得进步。

• 有些实验在经济上是不可行的。如果我们想设计下一代大型喷气式飞机，我们可能希望将每个模型放入风洞中，看看它是否能起飞。但是为风洞加油（特别是在合理的规模上）非常昂贵。
• 有些实验在伦理上是不恰当的。如果我们设计出新颖的放射治疗方法，那么以试错的方式对患者进行尝试是不道德的。另一个例子：如果我们建造一座新桥，我们不希望第一辆驶过这座桥的汽车是豚鼠。
• 一些实验在生态上是可疑的。如果我们设计新颖的核反应堆，我们不想在安全方面依赖反复试验。
• 有些实验在构造上是不可能的。如果我们对大爆炸提出新的理论，我们就会迷失在我们的两个支柱模型中：我们可能永远无法进行一次小型的实验性大爆炸。
• 有些方程非常复杂，我们无法（分析地）求解它们。对于许多设置，我们有很好的数学模型。也许，我们甚至可以声称这些模型的解决方案的存在和属性。但这并不总是意味着数学会给我们一个建设性的答案，即可以告诉我们模型的解决方案是什么。

这份清单当然并不全面。它的最后一点在现代科学中特别有趣：我们有一些包含一个项的复杂方程在(X). 让这个在(X)是我们感兴趣的数量。然而，我们不能把这个公式转换成写成的东西在(X)=…没有在(X)在右手侧。也就是说，即使我们有X，我们还不知道在(X)直接地。

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|Computational X

我们称之为学科X依靠计算机模拟计算X. 有计算工程、计算物理、计算化学、计算生物学等等。我们经常使用计算科学与工程（CSE 或 CS\&E）作为涵盖所有不同风格的总称。今天，这有点过时了，因为我们不想排除计算医学、计算金融等。他们都面临着相似的挑战。缺少更好的术语，让我们坚持 CSE。

一个典型的计算项目X汇集了三个传统领域的专业知识和技能：应用学科、数学和计算机科学（图 1.3）。因此，CSE 一词涵盖了广泛的挑战：

1. 用数学方程对物理或应用知识进行建模；
2. 将这些方程转录成计算机可以求解的东西（其他方程）。这通常意味着将无限精细（连续）模型分解为有限数量的方程；
3. 对这些方程的分析：它们是否有解，（近似）解的可靠性等；
4. 设计求解这些方程的算法；
5. 对这些算法的分析：运行它们的成本是多少，即算法的复杂性是多少，例如；
6. 这些算法的编码；
7. 对这些代码进行系统测试；
8. 性能优化，使代码在大型机器上快速运行并扩展；
9. 输入输出数据管理；
10. 从可视化到输出中的模式搜索的后处理；
11. …
    这个序列及其变体被称为模拟管道。我在第一章中给出了这个管道中最突出的步骤的第一个简单示例。3. 我个人不喜欢管道这个词。它暗示了——类似于软件开发中的术语瀑布——某种顺序性。在实践中，我们跳来跳去，甚至进入理论和实验世界。

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随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

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。

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机器学习代写

随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考

基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

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。

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