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计算机系统原理分为七类：计算、通信、协调、回忆、自动化、评估和设计。
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电子工程代写|计算机系统原理代写Principles of Computer Systems代考|Synchronous Communication of Processes
The instruction set in Fig. $1.3$ is extended with the following instructions:
As shown in Fig. 1.4, process P1 sends the value of its variable $n$ to process P2, which assigns this value to its variable $m$ (in the original CSP notation, $n$ is an expression, but $m$ must be a variable; so the joined action of P1 and P2 is, in fact a distributed assignment statement $m:-n$ ). The transmission of the value of variable $n$ from P1 to P2 takes place, when instructions P2! $n$ and P1? $m$ are being executed jointly, that is when control of both processes reached these actions. Such ,meeting” of the processes is called their handshaking, or randezvous: when one program is ready to communicate and its partner is not, then the former waits until the latter be ready. This is called a synchronous communication whose principle is depicted in Fig. 1.5. Such mechanism has been implemented in many programming languages, for instance in ADA, OCCAM and a number of more commonly used like Java, $\mathrm{C}++$, etc.
Notice that such communication is speed-insensitive (computing result is independent of relative computation speed of computers) and resembles a phone call: the caller waits until the callee picks up the telephone receiver.
As an example consider a system of two-computers, which computes the greatest common divisor (gcd) of two integer numbers, where at least one is not 0 . Its execution as consecutive states, is shown in Table 1.6. Since the task is not so trivial as the previous exemplary parallel computing of a simple assignment statement and more instructive for its algorithmic and program parallelization aspects, let us devote a little more attention to it.
电子工程代写|计算机系统原理代写Principles of Computer Systems代考|Asynchronous Communication of Processes
In order to explain the principle of asynchronous communication, let us imagine the following organization of its participants. Each program has a mailbox of messages delivered by senders to it. The mailbox is partitioned into pigeon-holes, each assigned to one sender and containing a queue of messages sent by this sender. The receiver of these messages, when needs a message from a certain sender, takes it from a queue assigned to this sender-if the queue is nonempty. Otherwise, the receiver waits until the sender dispatches the message to this queue. So, unlike in synchronous communication, the sender is not suspended until receiver gets the message, but continues activity, and symmetrically for the receiver-unless its respective queue is not empty.
The instruction set is extended with two instructions shown in Fig. 1.7.
The asynchronous communication mechanism has been implemented for some programming languages (in their syntax or libraries), like LINDA Carriero et al. (1986), Carriero and Gelernter (1989), some extensions of COBOL and even the old Fortran and a number of newer, like C#, Visual Basic, JavaScript and some others. The principle of asynchronous communication is depicted in Fig. 1.8.
计算机系统原理代考
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指令集如图。1.3扩展如下指令：
如图 1.4 所示，进程 P1 发送其变量的值n处理 P2，将这个值赋给它的变量米（在原始 CSP 表示法中，n是一个表达式，但是米必须是变量；所以 P1 和 P2 的联合动作，实际上是一个分布式赋值语句米:−n）。变量值的传递n从 P1 到 P2 发生，当指令 P2!n和P1？米正在联合执行，即当两个进程的控制达到这些动作时。进程的这种“会面”称为它们的握手或随机：当一个程序准备好进行通信而它的伙伴没有准备好时，前者会等到后者准备好。这称为同步通信，其原理如图 1.5 所示。这种机制已经在许多编程语言中实现，例如在 ADA、OCCAM 和一些更常用的如 Java 中，C++， ETC。
请注意，这种通信对速度不敏感（计算结果与计算机的相对计算速度无关）并且类似于电话呼叫：呼叫者等待直到被呼叫者拿起电话听筒。
例如，考虑一个由两台计算机组成的系统，它计算两个整数的最大公约数 (gcd)，其中至少一个不是 0 。它作为连续状态执行，如表 1.6 所示。由于该任务不像前面简单赋值语句的示例性并行计算那样微不足道，并且对其算法和程序并行化方面更具指导性，因此让我们多花点注意力。
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为了解释异步通信的原理，让我们想象一下它的参与者的以下组织。每个程序都有一个由发件人发送给它的消息邮箱。邮箱被划分为鸽子洞，每个鸽子洞都分配给一个发件人，并包含一个由该发件人发送的消息队列。这些消息的接收者，当需要来自某个发送者的消息时，从分配给这个发送者的队列中获取它——如果队列是非空的。否则，接收方会一直等待，直到发送方将消息分派到此队列。因此，与同步通信不同，发送方在接收方收到消息之前不会挂起，而是继续活动，并且对于接收方来说是对称的——除非其各自的队列不为空。
指令集扩展了两条指令，如图 1.7 所示。
一些编程语言（在它们的语法或库中）已经实现了异步通信机制，比如 LINDA Carriero 等人。(1986)、Carriero 和 Gelernter (1989)、COBOL 的一些扩展，甚至是旧的 Fortran 和一些更新的，如 C#、Visual Basic、JavaScript 和其他一些。异步通信的原理如图 1.8 所示。
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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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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。