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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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- 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|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:
- The modelling of physics or application knowledge with mathematical equations;
- 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;
- the analysis of these equations: do they have a solution, how reliable is an (approximate) solution, and so forth;
- the design of an algorithms solving these equations;
- the analysis of these algorithms: how expensive will it be to run them, i.e. what’s the algorithmic complexity, e.g.;
- the coding of these algorithms;
- the systematic testing of these codes;
- the performance optimisation to make the codes run fast and scale on big machines;
- the input and output data management;
- the postprocessing ranging from visualisation to pattern searches within outputs;
- …
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：
- 用数学方程对物理或应用知识进行建模；
- 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；
- 对这些方程的分析：它们是否有解，（近似）解的可靠性等；
- 设计求解这些方程的算法；
- 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；
- 这些算法的编码；
- 对这些代码进行系统测试；
- 性能优化，使代码在大型机器上快速运行并扩展；
- 输入输出数据管理；
- 从可视化到输出中的模式搜索的后处理；
- …
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。
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。
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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。