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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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- Statistical Machine Learning 统计机器学习
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- Foundations of Data Science 数据科学基础
电子工程代写|计算机系统原理代写Principles of Computer Systems代考|Synchronous Vector Systems
Considerations on the level of machine instructions will be concluded with demonstration of action of a synchronous vector system, composed of very simple identical processors. Each of them executes only four instructions and has access to shared memory for data. It is assumed that their clocks, of identical frequencies, are precisely synchronized (or equivalently: the processes use a common clock). Such systems, composed of a great number of very simple processors, are capable of offering large computing power, when performing algorithms, where identical instructions (machine commands) in each processor are being executed simultaneously in one instruction execution cycle. Systems of such architecture are specialized for certain tasks, for instance, in computation with vectors or matrices. To illustrate such system, let us consider a simple example of adding vectors of four components (obviously the gain of such architecture is significant in case of vectors of large number of components). Given vectors:
$$
\begin{aligned}
&\mathrm{X}=(\mathrm{X}[1], \mathrm{X}[2], \mathrm{X}[3], \mathrm{X}[4])=(3,8,-2,6) \
&\mathrm{Y}=(\mathrm{Y}[1], \mathrm{Y}[2], \mathrm{Y}[3], \mathrm{Y}[4])=(5,-7,0,23)
\end{aligned}
$$
let us compute their sum:
$$
\mathrm{Z}=\mathrm{X}+\mathrm{Y}=(\mathrm{Z}[1], \mathrm{Z}[2], \mathrm{Z}[3], \mathrm{Z}[4])=(8,1,-2,29)
$$
Table $1.8$ shows the activity of of 4-processor vector system, computing the sum $\mathrm{X}+\mathrm{Y}$ and storing result in the vector $\mathrm{Z}$. Note that computation of sum of n-components vectors takes as much time as computing sum of two numbers $\mathrm{X}[i]+\mathrm{Y}[i](i=1, \ldots, n)$ : only 4 instructions are being executed, instead of at least 4 $(n+1)$, when performed by one processor. Replacing instruction of addition (AD) with multiplication (MU), leads to computing products of respective components, whose sum yields the inner product of vectors (summation of the products may be performed by an algorithm which would sum up all the products; such efficient algorithms are elaborated and easily found in the literature). Note that computation of the inner product of vectors is a basic activity of computation of the product of matrices, which is encountered in a number of problems, like solving linear equations systems, fast Fourier transform (FFT) and others. For this purpose, synchronous matrix architectures are devised, included in the supercomputers, as well as very fast, so-called systolic arrays, of very large integration scale (VLSI), worked out by Kung and Leiserson (1979), Petkov (Petkov 1992), for special tasks. Architectures like vector, matrix or others of regular interconnection structures between simple but numerous processing and memory units, acting synchronously, are sometimes referred to as massively parallel.
电子工程代写|计算机系统原理代写Principles of Computer Systems代考|Some Classifications of Computer Systems
Before we pass on, to presentation of fundamental features and functions of distributed systems, let us take a look at possible types of computer systems depicted in the following diagram (Fig. 1.10).
The reader will easily ascribe exemplary computer systems outlined in this chapter to some types shown in Fig. 1.10.
A classification based on different principle (i.e. on multiplicity of instruction streams and data streams) is the the so-called Flynn’s taxonomy (Flynn 1972):
- SISD (Single Instruction [stream] Single Data [stream])-traditional computers with one instruction stream
- SIMD (Single Instruction [stream] Multiple Data [stream])-systems with one nstruction stream and more than one stream of data
- MISD (Multiple Instruction [stream] Single Data [stream])-systems with more than one instruction stream and one data stream (do not exist)
- MIMD (Multiple Instruction [stream] Multiple Data [stream]) -systems with more than one instruction and more than one data stream
计算机系统原理代考
电子工程代写|计算机系统原理代写Principles of Computer Systems代考|Synchronous Vector Systems
机器指令级别的考虑将通过演示同步向量系统的动作来结束，该系统由非常简单的相同处理器组成。它们中的每一 个都只执行四条指令，并且可以访问共享内存以获取数据。假设它们具有相同频率的时钟精确同步（或等效地：进 程使用公共时钟）。这样的系统由大量非常简单的处理器组成，在执行算法时能够提供强大的计算能力，其中每个 处理器中的相同指令 (机器命令) 在一个指令执行周期中同时执行。这种架构的系统专门用于某些任务，例如用向 量或矩阵进行计算。为了说明这样的系统，让我们考虑一个添加四个组件的向量的简单示例（显然，在包含大量组 件的向量的情况下，这种架构的增益是显着的）。给定向量:
$$
\mathrm{X}=(\mathrm{X}[1], \mathrm{X}[2], \mathrm{X}[3], \mathrm{X}[4])=(3,8,-2,6) \quad \mathrm{Y}=(\mathrm{Y}[1], \mathrm{Y}[2], \mathrm{Y}[3], \mathrm{Y}[4])=(5,-7,0,23)
$$
让我们计算它们的总和:
$$
\mathrm{Z}=\mathrm{X}+\mathrm{Y}=(\mathrm{Z}[1], \mathrm{Z}[2], \mathrm{Z}[3], \mathrm{Z}[4])=(8,1,-2,29)
$$
桌子1.8显示 4 处理器向量系统的活动，计算总和 $\mathrm{X}+\mathrm{Y}$ 并将结果存储在向量中 $\mathrm{Z}$. 请注意，计算 $\mathrm{n}$ 分量向量之和 所需的时间与计算两个数字之和所需的时间一样多 $\mathrm{X}[i]+\mathrm{Y}[i](i=1, \ldots, n)$ : 只执行 4 条指令，而不是至少 4 条 $(n+1)$ ，当由一个处理器执行时。用乘法 (MU) 代替加法 (AD) 指令导致计算各个分量的乘积，其和产生向量的 内积（乘积的求和可以通过对所有乘积求和的算法来执行；这样有效算法在文献中进行了详细说明并且很容易找 到）。请注意，向量内积的计算是矩阵乘积计算的基本活动，这在许多问题中都会遇到，例如求解线性方程组、快 速傅里叶变换 (FFT) 等。为此目的，设计了同步矩阵架构，包括在超级计算机中，以及由 Kung 和 Leiserson (1979 年) 制定的非常快速的、所谓的脉动阵列、非常大的集成规模 (VLSI)，Petkov (Petkov 1992)，用于特殊任 务。诸如向量、矩阵或其他简单但大量的处理和存储单元之间的规则互连结构的架构，同步运行，有时被称为大规模并行。
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在继续介绍分布式系统的基本特性和功能之前，让我们看一下下图（图 1.10）中描述的可能的计算机系统类型。
读者很容易将本章概述的示例性计算机系统归因于图 1.10 中所示的某些类型。
基于不同原则（即指令流和数据流的多样性）的分类是所谓的弗林分类法（Flynn 1972）：
- SISD (Single Instruction [stream] Single Data [stream])——传统的计算机只有一个指令流
- SIMD (Single Instruction [stream] Multiple Data [stream]) – 具有一个指令流和多个数据流的系统
- MISD（Multiple Instruction [stream] Single Data [stream]）——多于一个指令流和一个数据流的系统（不存在）
- MIMD (Multiple Instruction [stream] Multiple Data [stream]) – 具有多条指令和多条数据流的系统
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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
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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。