COSC 486 - 统计代写答疑辅导

标签： COSC 486

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Temporary Variables

Posted on 2022年5月5日2022年5月5日 by statistics-lab

如果你也在怎样代写并行计算Parallel Computing这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航在代写并行计算Parallel Computing方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写并行计算Parallel Computing代写方面经验极为丰富，各种代写并行计算Parallel Computing相关的作业也就用不着说。

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|Temporary Variables

A temporary variable is any variable that is the target of a direct, nonindexed assignment, but is not a reduction variable. In the following parfor-loop, a and $d$ are temporary variables:
$\mathrm{a}=\theta$;
$z=\theta$;
$r=\operatorname{rand}(1,10)$;
parfor $i=1: 10$
a $=i ; \quad$ \& Variable a is temporary
$z=z+i ;$
$z=z+i$ if $i<=5$ end end
end
In contrast to the behavior of a for-loop, MATLAB clears any temporary variables before each
iteration of a parfor-loop. To help ensure the independence of iterations, the values of temporary
variables cannot be passed from one iteration of the loop to another. Therefore, temporary variables
must be set inside the body of a parfor-loop, so that their values are defined separately for each
iteration.
MATLAB does not send temporary variables back to the client. A temporary variable in a parfor-loop has no effect on a variable with the same name that exists outside the loop. This behavior is different from ordinary for-loops.

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Uninitialized Temporaries

Temporary variables in a parfor-loop are cleared at the beginning of every iteration. MATLAB can sometimes detect cases in which loop iterations use a temporary variable before it is set in that iteration. In this case, MATLAB issues a static error rather than a run-time error. There is little point in allowing execution to proceed if a run-time error is guaranteed to occur. This kind of error often arises because of confusion between for and parfor, especially regarding the rules of classification of variables. For example:
b = true;
parfor $i=1: n$
if b Eas some_condition(i)
do_something(i);
$b=$ false;
end
$b=$ true;
parfor $i=1: n$
if b Eas some_condition(i)
do_something(i);
$\quad b=$ false;
end
end
This loop is acceptable as an ordinary for-loop. However, as a parfor-loop, b is a temporary variable because it occurs directly as the target of an assignment inside the loop. Therefore it is cleared at the start of each iteration, so its use in the condition of the if is guaranteed to be uninitialized. If you change parfor to for, the value of $b$ assumes sequential execution of the loop. In that case, do_something $(i)$ is executed only for the lower values of $i$ until b is set false.

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Temporary Variables Intended as Reduction Variables

Another common cause of uninitialized temporaries can arise when you have a variable that you intended to be a reduction variable. However, if you use it elsewhere in the loop, then it is classified as a temporary variable. For example:
$s=\theta$;
parfor $i=1: n$
$s=s+f(i)$;
if (s> whatever)
end
end
Another common cause of uninitialized temporaries can arise when you have a variable that you
intended to be a reduction variable. However, if you use it elsewhere in the loop, then it is classified
as a temporary variable. For example:
$s=0$;
parfor $i=1: n$
$\quad s=s+f(i)$;
$\quad$ if $(s>$ whatever)
end
end
If the only occurrences of s are the two in the first statement of the body, s would be classified as a
reduction variable. But in this example, $s$ is not a reduction variable because it has a use outside of
reduction assignments in the line s $>$ whatever. Because s is the target of an assignment (in the
first statement), it is a temporary. Therefore MATLAB issues an error, but points out the possible
connection with reduction.
If you change parfor to for, the use of s outside the reduction assignment relies on the iterations
being performed in a particular order. In a parfor-loop, it matters that the loop “does not care”
about the value of a reduction variable as it goes along. It is only after the loop that the reduction
value becomes usable.
If the only occurrences of s are the two in the first statement of the body, s would be classified as a
reduction variable. But in this example, $s$ is not a reduction variable because it has a use outside of
reduction assignments in the line $s>$ whatever. Because $s$ is the target of an assignment (in the
first statement), it is a temporary. Therefore MATLAB issues an error, but points out the possible
connection with reduction.
If you change parfor to for, the use of s outside the reduction assignment relies on the iterations being performed in a particular order. In a parfor-loop, it matters that the loop “does not care” about the value of a reduction variable as it goes along. It is only after the loop that the reduction value becomes usable.

并行计算代写

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Temporary Variables

临时变量是作为直接、非索引赋值的目标的任何变量，但不是归约变量。在下面的 parfor 循环中，a 和d是临时变量：
一种=θ;
和=θ;
r=兰特⁡(1,10);
帕尔福一世=1:10
一种=一世;\& 变量 a 是临时的
和=和+一世;
和=和+一世如果一世<=5end end
end
与 for 循环的行为相反，MATLAB 在
parfor 循环的每次迭代之前清除所有临时变量。为了帮助确保迭代的独立性，临时
变量的值不能从循环的一个迭代传递到另一个迭代。
因此，必须在 parfor 循环的主体内设置临时变量，以便为每次
迭代单独定义它们的值。
MATLAB 不会将临时变量发送回客户端。parfor 循环中的临时变量对循环外存在的同名变量没有影响。这种行为不同于普通的 for 循环。

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Uninitialized Temporaries

parfor 循环中的临时变量在每次迭代开始时都会被清除。MATLAB 有时可以检测到循环迭代在该迭代中设置之前使用临时变量的情况。在这种情况下，MATLAB 会发出静态错误而不是运行时错误。如果保证会发生运行时错误，则允许继续执行几乎没有意义。这种错误通常是由于混淆了 for 和 parfor 造成的，尤其是在变量分类规则方面。例如：
b = true；
帕尔福一世=1:n
if b Eas some_condition(i)
do_something(i);
b=错误的;
比
b=真的;
帕尔福一世=1:n
if b Eas some_condition(i)
do_something(i);
b=错误的;
end
end
这个循环可以作为一个普通的for循环来接受。但是，作为 parfor 循环，b 是一个临时变量，因为它直接作为循环内的赋值目标出现。因此它在每次迭代开始时被清除，因此它在 if 条件下的使用保证未初始化。如果将 parfor 更改为 for，则值为b假定循环的顺序执行。在这种情况下， do_something(一世)仅对较低的值执行一世直到 b 设置为假。

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Temporary Variables Intended as Reduction Variables

当您有一个打算作为归约变量的变量时，可能会出现未初始化临时变量的另一个常见原因。但是，如果您在循环中的其他地方使用它，则它被归类为临时变量。例如：
s=θ;
帕尔福一世=1:n
s=s+F(一世);
if (s> whatever)
end
end
当你有一个变量，你
打算成为一个归约变量时，可能会出现另一个未初始化临时变量的常见原因。但是，如果您在循环中的其他地方使用它，则它被归类
为临时变量。例如：
s=0;
帕尔福一世=1:n
s=s+F(一世);
如果(s>不管）
end
end
如果 s 的唯一出现是主体的第一个语句中的两个，则 s 将被归类为
归约变量。但在这个例子中，s不是归约变量，因为它
在行 s 中的归约赋值之外有用途>任何。因为 s 是赋值的目标（在
第一条语句中），所以它是临时的。因此 MATLAB 发出错误，但指出可能
与归约有关。
如果将 parfor 更改为 for，则在归约赋值之外使用 s 依赖于
以特定顺序执行的迭代。在 parfor 循环中，重要的是循环“不关心”
减少变量的值。只有在循环之后，减少
值才可用。
如果 s 的唯一出现是主体的第一个语句中的两个，则 s 将被归类为
归约变量。但在这个例子中，s不是归约变量，因为它
在行中的归约分配之外有用途s>任何。因为s是赋值的目标（在
第一条语句中），它是临时的。因此 MATLAB 发出错误，但指出可能
与归约有关。
如果将 parfor 更改为 for，则在归约赋值之外使用 s 依赖于以特定顺序执行的迭代。在 parfor 循环中，重要的是循环“不关心”减少变量的值。只有在循环之后，减少值才可用。

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考请认准statistics-lab™

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

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。

tatistics-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。

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。

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
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Sliced Variables

Posted on 2022年5月5日2022年5月5日 by statistics-lab

如果你也在怎样代写并行计算Parallel Computing这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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

HPCmatlab: A Framework for Fast Prototyping of Parallel Applications in Matlab — 计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Sliced Variables

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Characteristics of a Sliced Variable

If a variable in a parfor-loop has all the following characteristics, then the variable is sliced:

Type of First-Level Indexing – The first level of indexing is either parentheses, ( ), or braces, {} .
Fixed Index Listing – Within the first-level parentheses or braces, the list of indices is the same for all occurrences of a given variable.
Form of Indexing – Within the list of indices for the variable, exactly one index involves the loop variable.
Shape of Array – The array maintains a constant shape. In assigning to a sliced variable, the right side of the assignment cannot be [] or $”$, because these operators attempt to delete elements.
Type of First-Level Indexing. For a sliced variable, the first level of indexing is enclosed in either parentheses, ( ), or braces, {} .
Here are the forms for the first level of indexing for arrays that are sliced and not sliced.
\begin{tabular}{|l|l|}
\hline Not Sliced & Sliced \
\hline A. $x$ & A $(\ldots)$ \
\hline A. $(\ldots)$ & A{…. \
\hline
\end{tabular}
After the first level, you can use any type of valid MATLAB indexing in the second and subsequent levels.
The variable A shown here on the left is not sliced; that shown on the right is sliced.
A. $q{i, 12}$
$$
A{i, 12} \text {. } q
$$
Fixed Index Listing. Within the first-level indexing of a sliced variable, the list of indices is the same for all occurrences of a given variable.

The variable A on the left is not sliced because $\mathrm{A}$ is indexed by $i$ and $i+1$ in different places. In the code on the right, variable $A$ is sliced correctly.

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Sliced Input and Output Variables

A sliced variable can be an input variable, an output variable, or both. MATLAB transmits sliced input variables from the client to the workers, and sliced output variables from workers back to the client. If a variable is both input and output, it is transmitted in both directions.
In this parfor-loop, A is a sliced input variable and B is a sliced output variable.
$A=\operatorname{rand}(1,10)$ :
$A=$ rand $(1,10):$
parfor ii $=1: 10$
$\quad B(i i)=A(i i)$
end
$\mathrm{B}(i i)=1: 10$
end

However, if MATLAB determines that, in each iteration, the sliced variable elements are set before any use, then MATLAB does not transmit the variable to the workers. In this example, all elements of A are set before any use.
parfor ii $=1: \mathrm{n}$
if someCondition
$\mathrm{A}($ ii $)=32$;
else
$A(i i)=17$;
end
parfor ii $=1: \mathrm{n}$
if someCondition
$\mathrm{A}(\mathrm{ii})=32 ;$
else
$\quad \mathrm{A}(\mathrm{ii})=17 ;$
end
io loop code that uses $\mathrm{A}(\mathrm{ii})$
\& loop code that uses A(ii)
end
Sliced-output variables can grow dynamically through indexed assignments with default values inserted at intermediate indices. In this example, you can see that the default value of 0 has been inserted at several places in A.
$A=[1]$
parfor idx $=1: 10$
if rand $<0.5$
$A(i d x)=i d x$;
end
end
$\operatorname{disp}(A)$;
$\begin{array}{llllllllll}0 & 2 & 0 & 4 & 5 & 0 & 0 & 8 & 9 & 10\end{array}$
Even if a sliced variable is not explicitly referenced as an input, implicit usage can make it so. In the following example, not all elements of $A$ are necessarily set inside the parfor-loop. Therefore the original values of the array are received, held, and then returned from the loop.
$\mathrm{A}=1: 10$;
parfor ii $=1: 10$
if rand $<0.5$
$A(i i)=0$;
end
end
Under some circumstances, parfor-loops must assume that a worker may need all segments of a sliced variable. In this example, it is not possible to determine which elements of the sliced variable will be read before execution, so parfor sends all possible segments.
$\mathrm{A}=1: 10$;
parfor $i i=1: 11$
if ii $<=\operatorname{randi}\left(\left[\begin{array}{ll}1 \theta & 11\end{array}\right]\right)$
$A=1: 10 ;$
parfor ii=1:11
$\quad$ if $i i<=$ randi $\left(\left[\begin{array}{ll}10 & 11]\end{array}\right]\right.$
end $\quad \mathrm{A}(\mathrm{ii})=\mathrm{A}(\mathrm{i} i)+1 ;$
end
$A(i i)=A(i i)+1$
end
end
Note that in these circumstances, the code can attempt to index a sliced variable outside of the array bounds and generate an error.

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Requirements for Reduction Assignments

Reduction Assignments. In addition to the specific forms of reduction assignment listed in the table in “Reduction Variables” on page $2-42$, the only other (and more general) form of a reduction assignment is
Required (static): $f$ can be a function or a variable. If $f$ is a variable, then you cannot change $f$ in the parfor body (in other words, it is a broadcast variable).

If $f$ is a variable, then for all practical purposes its value at run time is a function handle. However, as long as the right side can be evaluated, the resulting value is stored in $X$.

The parfor-loop on the left does not execute correctly because the statement $f=$ etimes causes $f$ to be classified as a temporary variable. Therefore $f$ is cleared at the beginning of each iteration. The parfor-loop on the right is correct, because it does not assign $f$ inside the loop.

The operators $\& \&$ and || are not listed in the table in “Reduction Variables” on page 2-42. Except for $\& \&$ and | $\mid$, all the matrix operations of MATLAB have a corresponding function $f$, such that $u$ op $v$ is equivalent to $f(u, v)$. For $\& \&$ and || , such a function cannot be written because u\&\&v and $u|| v$ might or might not evaluate $v$. However, $f(u, v)$ always evaluates v before calling $f$. Therefore \&\& and || are excluded from the table of allowed reduction assignments for a par for-loop.
Every reduction assignment has an associated function $f$. The properties of $f$ that ensure deterministic behavior of a parfor statement are discussed in the following sections.
Associativity in Reduction Assignments. The following practice is recommended for the function $f$, as used in the definition of a reduction variable. However, this rule does not generate an error if not adhered to. Therefore, it is up to you to ensure that your code meets this recommendation.

Accelerating and Improving Simulation Performance in Communication Systems Modeling through Parallel Computing and Clustering — 计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Sliced Variables

并行计算代写

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Characteristics of a Sliced Variable

如果 parfor 循环中的变量具有以下所有特征，则对该变量进行切片：

第一级索引的类型 – 第一级索引是圆括号 ( ) 或大括号 {} 。
固定索引列表 – 在第一级括号或大括号内，索引列表对于给定变量的所有出现都是相同的。
索引形式——在变量的索引列表中，只有一个索引涉及循环变量。
阵列形状 – 阵列保持不变的形状。在赋值给切片变量时，赋值的右边不能是 [] 或”，因为这些运算符试图删除元素。
一级索引的类型。对于切片变量，第一级索引用括号 ( ) 或大括号 {} 括起来。
以下是切片和未切片数组的第一级索引形式。
\begin{tabular}{|l|l|}
\hline Not Sliced & Sliced \
\hline A.X＆一种(…)\
\ hline A.(…)＆一种{…。\
\hline
\end{tabular}
在第一层之后，您可以在第二层和后续层中使用任何类型的有效 MATLAB 索引。
左边这里显示的变量 A 没有被切片；右边显示的是切片。
一种。q一世,12
一种一世,12. q
固定索引列表。在切片变量的第一级索引中，索引列表对于给定变量的所有出现都是相同的。

左边的变量 A 没有被切片，因为一种被索引一世和一世+1在不同的地方。在右边的代码中，变量一种正确切片。

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Sliced Input and Output Variables

切片变量可以是输入变量、输出变量或两者兼而有之。MATLAB 将切片的输入变量从客户端传输到工作程序，并将切片的输出变量从工作程序传输回客户端。如果一个变量既是输入又是输出，它是双向传输的。
在这个 parfor 循环中，A 是切片输入变量，B 是切片输出变量。
一种=兰特⁡(1,10) :
一种=兰特(1,10):
parfor ii=1:10
乙(一世一世)=一种(一世一世)
结尾
乙(一世一世)=1:10
结尾

但是，如果 MATLAB 确定在每次迭代中，切片变量元素在任何使用之前都已设置，则 MATLAB 不会将变量传输给工作程序。在此示例中，A 的所有元素在任何使用之前都已设置。
parfor ii=1:n
如果某些条件
一种(ii)=32;
别的
一种(一世一世)=17;
结束
parfor ii=1:n
如果某些条件
一种(一世一世)=32;
别的
一种(一世一世)=17;
结束
使用的 io 循环代码一种(一世一世)
\& 使用 A(ii)
end
切片输出变量的循环代码可以通过在中间索引处插入默认值的索引分配动态增长。在此示例中，您可以看到在 A 中的多个位置插入了默认值 0。
一种=[1]
parfor idx=1:10
如果兰特<0.5
一种(一世dX)=一世dX;
结束
结束
显示⁡(一种);
02045008910
即使切片变量没有被显式引用为输入，隐式使用也可以做到这一点。在以下示例中，并非所有元素一种必须在 parfor 循环内设置。因此，数组的原始值被接收、保存，然后从循环中返回。
一种=1:10;
parfor ii=1:10
如果兰特<0.5
一种(一世一世)=0;
end
end
在某些情况下，parfor-loops 必须假设工作者可能需要切片变量的所有段。在此示例中，无法确定在执行之前将读取切片变量的哪些元素，因此 parfor 发送所有可能的段。
一种=1:10;
帕尔福一世一世=1:11
如果二<=兰迪⁡([1θ11])
一种=1:10;
parfor ii=1:11
如果一世一世<=兰迪([1011]]
结尾一种(一世一世)=一种(一世一世)+1;
结尾
一种(一世一世)=一种(一世一世)+1
end
end
请注意，在这些情况下，代码可能会尝试对数组边界之外的切片变量进行索引并产生错误。

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Requirements for Reduction Assignments

减少作业。除了在第页“归约变量”中的表格中列出的归约赋值的具体形式2−42，唯一的其他（和更一般的）形式的归约赋值是
必需的（静态的）：F可以是函数或变量。如果F是一个变量，那么你不能改变F在 parfor 主体中（换句话说，它是一个广播变量）。

如果F是一个变量，那么出于所有实际目的，它在运行时的值是一个函数句柄。但是，只要可以计算右侧，结果值就存储在X.

左边的 parfor-loop 没有正确执行，因为语句F=时代原因F被归类为临时变量。所以F在每次迭代开始时被清除。右边的 parfor-loop 是正确的，因为它没有赋值F循环内。

运营商&&和 || 第 2-42 页的“减少变量”的表格中未列出。除了&&和 |∣，MATLAB的所有矩阵运算都有对应的函数F, 这样在在在相当于F(在,在). 为了&&和 || , 这样的函数不能写，因为 u\&\&v 和在||在可能会或可能不会评估在. 然而，F(在,在)总是在调用之前评估 vF. 因此 \&\& 和 || 被排除在 par for 循环的允许减少分配表之外。
每个归约分配都有一个关联的功能F. 的属性F以下部分将讨论确保 parfor 语句的确定性行为。
减少作业中的关联性。建议对函数进行以下做法F，在归约变量的定义中使用。但是，如果不遵守此规则，则不会产生错误。因此，您有责任确保您的代码符合此建议。

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

金融工程代写

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。

有限元方法代写

随机分析代写

时间序列分析代写

回归分析代写

MATLAB代写

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
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Use parfor-Loops for Reduction Assignments

Posted on 2022年5月5日2022年5月5日 by statistics-lab

如果你也在怎样代写并行计算Parallel Computing这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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|Use parfor-Loops for Reduction Assignments

These two examples show parfor-loops using reduction assignments. A reduction is an accumulation across iterations of a loop. The example on the left uses $x$ to accumulate a sum across 10 iterations of the loop. The example on the right generates a concatenated array, $1: 10$. In both of these examples, the execution order of the iterations on the workers does not matter: while the workers calculate individual results for each iteration, the client properly accumulates and assembles the final loop result.

If the loop iterations operate in a nondeterministic sequence, you might expect the concatenation sequence in the example on the right to be nonconsecutive. However, MATLAB recognizes the concatenation operation and yields deterministic results.
The next example, which attempts to compute Fibonacci numbers, is not a valid parfor-loop because the value of an element of $f$ in one iteration depends on the values of other elements of $f$ calculated in other iterations.
$f=$ zeros $(1,50)$;
$f(1)=1$;
$f(2)=2$;
$f=$ zeros $(1,50)$
$f(1)=1$
$f(2)=2$
parfor $n=3: 50$
$\quad f(n)=f(n-1)+f(n-2) ;$
end
parfor $n=3: 50$
$f(n)=f(n-1)+f(n-2)$;
end
When you are finished with your loop examples, clear your workspace and delete your parallel pool of workers:
clear
delete (gcp)

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Handle Classes

You can send handle objects as inputs to the body of a parfor-loop. However, any changes that you make to handle objects on the workers during loop iterations are not automatically propagated back to the client. That is, changes made inside the loop are not automatically reflected after the loop. output variables of the parfor-loop. In the following example, maps is a sliced input/output variable.
maps $={$ containers $\cdot$ Map (), containers $\cdot \operatorname{Map}()$, containers $\cdot$ Map ()$}$;
parfor ii $=1:$ numel (maps)
mymap $=\operatorname{maps}{i i} ;$ \&o input slice assigned to local copy
for $j j=1: 1000$
maps = {containers. Map(), containers. Map( ), containers. Map()};
parfor ii $=1:$ numel $($ maps)
mymap $=$ maps ${i i} ; ~ \%$ input slice assigned to local copy
for jj $=1: 1000$
mymap(num2str $(j j))=$ rand;
end
maps ${i i}=$ mymap; $\quad \%$ modified local copy assigned to output slice
end
mymap $($ num2str $(j j))=$ rand;
end
maps ${$ ii $}=$ mymap; \% modified local copy assigned to output slice
end

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Loop Variables

The loop variable defines the loop index value for each iteration. You set it in the first line of a parfor statement.
parfor $p=1: 12$
For values across all iterations, the loop variable must evaluate to ascending consecutive integers. Each iteration is independent of all others, and each has its own loop index value.
Required (static): Assignments to the loop variable are not allowed.
This restriction is required, because changing $p$ in the parfor body cannot guarantee the independence of iterations.
This example attempts to modify the value of the loop variable $p$ in the body of the loop, and thus is invalid.
parfor $p=1: n$
$p=p+1$
$a(p)=i$;
end
Required (static): You cannot index or subscript the loop variable in any way.
This restriction is required, because referencing a field of a loop variable cannot guarantee the independence of iterations.
The following code attempts to reference a field (b) of the loop variable ( $p$ ) as if it were a structure. Both lines within the loop are invalid.
parfor $p=1: n$
$p \cdot b=3$
$x(p)=\operatorname{fun}(p \cdot b)$
$p \cdot b=3$
end $x(p)=\operatorname{fun}(p \cdot b)$
Similarly, the following code is invalid because it attempts to index the loop variable as a 1-by-1 matrix:
parfor $p=1: n$
$x=p(1)$
end
Required (static): You cannot use a range increment in for-loops nested inside a par for-loop.
Consider the following example:
$$
\begin{aligned}
N &=10 ; \
T &=3 ; \
A &=\operatorname{zeros}(N, T) ; \
B &=\operatorname{zeros}(N, T) ;
\end{aligned}
$$
The following code is invalid.
parfor $i=1: 1: \mathrm{N}$
for $\mathrm{t}=1: 1: \mathrm{T}$

并行计算代写

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Use parfor-Loops for Reduction Assignments

这两个示例显示了使用归约分配的 parfor 循环。减少是循环迭代中的累积。左边的例子使用X在循环的 10 次迭代中累积总和。右边的例子生成一个连接数组，1:10. 在这两个示例中，worker 上迭代的执行顺序并不重要：当 worker 为每次迭代计算单独的结果时，客户端会适当地累积和组装最终的循环结果。

如果循环迭代以不确定的序列运行，您可能会认为右侧示例中的串联序列是不连续的。但是，MATLAB 识别串联操作并产生确定性结果。
下一个尝试计算斐波那契数的示例不是有效的 parfor 循环，因为F在一次迭代中取决于其他元素的值F在其他迭代中计算。
F=零(1,50);
F(1)=1;
F(2)=2;
F=零(1,50)
F(1)=1
F(2)=2
帕尔福n=3:50
F(n)=F(n−1)+F(n−2);
结束语
_n=3:50
F(n)=F(n−1)+F(n−2);
完成
循环示例后，清除工作区并删除并行工作池：
clear
delete (gcp)

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Handle Classes

您可以将句柄对象作为输入发送到 parfor 循环的主体。但是，您在循环迭代期间为处理工作人员上的对象所做的任何更改都不会自动传播回客户端。也就是说，循环内部所做的更改不会在循环之后自动反映。parfor 循环的输出变量。在以下示例中，maps 是一个切片的输入/输出变量。
地图=$C这n吨一种一世n和rs$⋅$米一种p(),C这n吨一种一世n和rs$⋅地图⁡()$,C这n吨一种一世n和rs$⋅$米一种p()$;
parfor ii=1:数字（地图）
mymap=地图⁡一世一世;\&o 分配给本地副本
的输入切片jj=1:1000
地图= {容器。地图（），容器。地图（），容器。地图（）};
parfor ii=1:取名字(地图）
我的地图=地图一世一世; %
分配给jj的本地副本的输入切片=1:1000
我的地图（num2str(jj))=兰特；
结束
地图一世一世=我的地图；%分配给输出切片
end
mymap的已修改本地副本(num2str(jj))=兰特；
结束
地图$一世一世$=我的地图；\% 修改后的本地副本分配给输出切片
结束

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Loop Variables

循环变量定义每次迭代的循环索引值。您将其设置在 parfor 语句的第一行。
帕尔福p=1:12
对于所有迭代中的值，循环变量必须计算为升序的连续整数。每个迭代都独立于所有其他迭代，并且每个迭代都有自己的循环索引值。
必需（静态）：不允许对循环变量赋值。
这个限制是必需的，因为改变p在 parfor 体中不能保证迭代的独立性。
这个例子试图修改循环变量的值p在循环体中，因此是无效的。
帕尔福p=1:n
p=p+1
一种(p)=一世;
end
必需（静态）：您不能以任何方式索引或下标循环变量。
这个限制是必需的，因为引用循环变量的字段不能保证迭代的独立性。
以下代码尝试引用循环变量 (p) 好像它是一个结构。循环中的两行均无效。
帕尔福p=1:n
p⋅b=3
X(p)=乐趣⁡(p⋅b)
p⋅b=3
结尾X(p)=乐趣⁡(p⋅b)
同样，以下代码无效，因为它尝试将循环变量索引为 1×1 矩阵：
parforp=1:n
X=p(1)
end
必需（静态）：您不能在嵌套在 par for 循环内的 for 循环中使用范围增量。
考虑以下示例：
ñ=10; 吨=3; 一种=零⁡(ñ,吨); 乙=零⁡(ñ,吨);
以下代码无效。
帕尔福一世=1:1:ñ
为了吨=1:1:吨

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

金融工程代写

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。

有限元方法代写

随机分析代写

时间序列分析代写

回归分析代写

MATLAB代写

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
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Nested parfor and for-Loops and Other parfor Requirements

Posted on 2022年5月5日2022年5月5日 by statistics-lab

如果你也在怎样代写并行计算Parallel Computing这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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|Nested parfor and for-Loops and Other parfor Requirements

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Nested parfor-Loops

You cannot use a parfor-loop inside another par for-loop. As an example, the following nesting of parfor-loops is not allowed:
parfor $i=1: 10$
parfor $j=1: 5$
end
end
Tip You cannot nest parfor directly within another parfor-loop. A parfor-loop can call a function
that contains a parfor-loop, but you do not get any additional parallelism.
Code Analyzer in the MATLAB Editor flags the use of parfor inside another parfor-loop:
PARFOR or SPMD cannot be used inside another PARFOR loop.
You cannot nest parfor-loops because parallelization can be performed at only one level. Therefore, choose which loop to run in parallel, and convert the other loop to a for-loop.
Consider the following performance issues when dealing with nested loops:

Parallel processing incurs overhead. Generally, you should run the outer loop in parallel, because overhead only occurs once. If you run the inner loop in parallel, then each of the multiple parfor executions incurs an overhead. See “Convert Nested for-Loops to parfor-Loops” on page $2-14$ for an example how to measure parallel overhead.
Make sure that the number of iterations exceeds the number of workers. Otherwise, you do not use all available workers.
Try to balance the parfor-loop iteration times. parfor tries to compensate for some load imbalance.

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Convert Nested for-Loops to parfor-Loops

A typical use of nested loops is to step through an array using a one-loop variable to index one dimension, and a nested-loop variable to index another dimension. The basic form is:
$X=z e \cos (n, m) ;$
for $a=1: n$
for $b=1: m$
$X(a, b)=f u n(a, b)$
end
end
The following code shows a simple example. Use tic and toc to measure the computing time needed.
$\mathrm{A}=100 ;$
tic
for $i=1: 100$
for $j=1: 100$
$a(i, j)=\max (a b s($ eig $($ rand $(A))))$;
end
end
toc
Elapsed time is 49.376732 seconds.
You can parallelize either of the nested loops, but you cannot run both in parallel. The reason is that the workers in a parallel pool cannot start or access further parallel pools.
If the loop counted by $i$ is converted to a parfor-loop, then each worker in the pool executes the nested loops using the j loop counter. The j loops themselves cannot run as a parfor on each worker.
Because parallel processing incurs overhead, you must choose carefully whether you want to convert either the inner or the outer for-loop to a parfor-loop. The following example shows how to measure the parallel overhead.
First convert only the outer for-loop to a parfor-loop. Use tic and toc to measure the computing time needed. Use ticBytes and tocBytes to measure how much data is transferred to and from the workers in the parallel pool.

Run the new code, and run it again. The first run is slower than subsequent runs, because the parallel pool takes some time to start and make the code available to the workers.
$\mathrm{A}=100 ;$
tic

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Nested for-Loops: Requirements and Limitations

If you want to convert a nested for-loop to a parfor-loop, you must ensure that your loop variables are properly classified, see “Troubleshoot Variables in parfor-Loops” on page 2-29. If your code does not adhere to the guidelines and restrictions labeled as Required, you get an error. MATLAB catches some of these errors at the time it reads the code. These errors are labeled as Required (static).
Required (static): You must define the range of a for-loop nested in a parfor-loop by constant numbers or broadcast variables.
In the following example, the code on the left does not work because you define the upper limit of the for-loop by a function call. The code on the right provides a workaround by first defining a broadcast or constant variable outside the parfor-loop:
$\begin{array}{ll}\text { Invalid } & \text { Valid } \ \begin{array}{ll}A=\text { zeros }(100,200) ; & A=\operatorname{zeros}(100,200) ; \ \text { parfor } i=1: \operatorname{size}(A, 1) & n=\operatorname{size}(A, 2) ; \ \text { for } j=1: \operatorname{size}(A, 2) & \text { parfor } i=1: \operatorname{size}(A, 1) \ \text { fand }(i, j)=i+j ; & \text { for } j=1: n \ \text { end } & \text { end }(i, j)=i+j ; \ \text { end } & \text { end }\end{array}\end{array}$
Required (static): The index variable for the nested for-loop must never be explicitly assigned other than by its for statement.

Following this restriction is required. If the nested for-loop variable is changed anywhere in a parfor-loop other than by its for statement, the region indexed by the for-loop variable is not guaranteed to be available at each worker.
The code on the left is not valid because it tries to modify the value of the nested for-loop variable $j$ in the body of the loop. The code on the right provides a workaround by assigning the nested forloop variable to a temporary variable $t$, and then updating $t$.

并行计算代写

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Nested parfor-Loops

您不能在另一个 par for 循环中使用 parfor 循环。例如，不允许以下 parfor 循环嵌套：
parfor一世=1:10
帕尔福j=1:5
end
end
提示您不能将 parfor 直接嵌套在另一个 parfor 循环中。parfor-loop 可以调用
包含 parfor-loop 的函数，但您不会获得任何额外的并行性。
MATLAB 编辑器中的代码分析器标记 parfor 在另一个 parfor 循环内的使用：
PARFOR 或 SPMD 不能在另一个 PARFOR 循环内使用。
您不能嵌套 parfor 循环，因为并行化只能在一个级别执行。因此，选择并行运行哪个循环，并将另一个循环转换为 for 循环。
在处理嵌套循环时，请考虑以下性能问题：

并行处理会产生开销。通常，您应该并行运行外循环，因为开销只发生一次。如果您并行运行内部循环，则每次执行 parfor 都会产生开销。请参阅第 1 页的“将嵌套的 for 循环转换为 parfor 循环”2−14例如如何测量并行开销。
确保迭代次数超过工作人员的数量。否则，您不会使用所有可用的工作人员。
尝试平衡 parfor 循环的迭代时间。parfor 试图补偿一些负载不平衡。

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Convert Nested for-Loops to parfor-Loops

嵌套循环的典型用途是使用单循环变量来索引一个维度，并使用嵌套循环变量来索引另一个维度来遍历数组。基本形式是：
X=和和因⁡(n,米);
为了一种=1:n
为了b=1:米
X(一种,b)=F在n(一种,b)
end
end
下面的代码展示了一个简单的例子。使用 tic 和 toc 来衡量所需的计算时间。
一种=100;
抽动
_一世=1:100
为了j=1:100
一种(一世,j)=最大限度(一种bs(eig(兰特(一种))));
end
end
toc
经过的时间是 49.376732 秒。
您可以并行化任何一个嵌套循环，但不能同时运行这两个循环。原因是并行池中的工作人员无法启动或访问更多并行池。
如果循环计数一世转换为 parfor 循环，然后池中的每个工作人员使用 j 循环计数器执行嵌套循环。j 循环本身不能作为 parfor 在每个 worker 上运行。
由于并行处理会产生开销，因此您必须仔细选择是将内部 for 循环还是外部 for 循环转换为 parfor 循环。以下示例显示了如何测量并行开销。
首先仅将外部 for 循环转换为 parfor 循环。使用 tic 和 toc 来衡量所需的计算时间。使用 ticBytes 和 tocBytes 来衡量有多少数据传入和传出并行池中的工作人员。

运行新代码，然后再次运行。第一次运行比后续运行慢，因为并行池需要一些时间来启动并使代码对工作人员可用。
一种=100;
抽动

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Nested for-Loops: Requirements and Limitations

如果要将嵌套的 for 循环转换为 parfor 循环，则必须确保正确分类循环变量，请参阅第 2-29 页的“parfor 循环中的变量疑难解答”。如果您的代码不遵守标记为必需的准则和限制，您会收到错误消息。MATLAB 在读取代码时会捕获其中一些错误。这些错误标记为必需（静态）。
必需（静态）：您必须通过常量或广播变量定义嵌套在 parfor 循环中的 for 循环的范围。
在下面的示例中，左侧的代码不起作用，因为您通过函数调用定义了 for 循环的上限。右边的代码提供了一种解决方法，首先在 parfor 循环之外定义一个广播或常量变量：
无效的有效的一种= 零 (100,200);一种=零⁡(100,200); 帕尔福一世=1:尺寸⁡(一种,1)n=尺寸⁡(一种,2); 为了 j=1:尺寸⁡(一种,2) 帕尔福一世=1:尺寸⁡(一种,1) 成立 (一世,j)=一世+j; 为了 j=1:n 结尾结尾 (一世,j)=一世+j; 结尾结尾
必需（静态）：嵌套 for 循环的索引变量绝不能通过其 for 语句显式分配。

必须遵守此限制。如果嵌套的 for 循环变量在 parfor 循环中的任何地方而不是由其 for 语句更改，则不能保证由 for 循环变量索引的区域在每个工作人员处都可用。
左边的代码无效，因为它试图修改嵌套 for 循环变量的值j在循环体中。右边的代码通过将嵌套的 forloop 变量分配给临时变量来提供解决方法吨，然后更新吨.

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

金融工程代写

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。

有限元方法代写

随机分析代写

时间序列分析代写

回归分析代写

MATLAB代写

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
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Decide When to Use parfor

Posted on 2022年5月5日2022年5月5日 by statistics-lab

如果你也在怎样代写并行计算Parallel Computing这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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|Decide When to Use parfor

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|parfor-Loops in MATLAB

A parfor-loop in MATLAB executes a series of statements in the loop body in parallel. The MATLAB client issues the parfor command and coordinates with MATLAB workers to execute the loop iterations in parallel on the workers in a parallel pool. The client sends the necessary data on which parfor operates to workers, where most of the computation is executed. The results are sent back to the client and assembled.
A parfor-loop can provide significantly better performance than its analogous for-loop, because several MATLAB workers can compute simultaneously on the same loop.

Each execution of the body of a parfor-loop is an iteration. MATLAB workers evaluate iterations in no particular order and independently of each other. Because each iteration is independent, there is no guarantee that the iterations are synchronized in any way, nor is there any need for this. If the number of workers is equal to the number of loop iterations, each worker performs one iteration of the loop. If there are more iterations than workers, some workers perform more than one loop iteration; in this case, a worker might receive multiple iterations at once to reduce communication time.

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Deciding When to Use parfor

A parfor-loop can be useful if you have a slow for-loop. Consider parfor if you have:

Some loop iterations that take a long time to execute. In this case, the workers can execute the long iterations simultancously. Male sure that the number of iterations cxcceds the number of workers. Otherwise, you will not use all workers available.
Many loop iterations of a simple calculation, such as a Monte Carlo simulation or a parameter sweep. parfor divides the loop iterations into groups so that each worker executes some portion of the total number of iterations.
A parfor-loop might not be useful if you have:
Code that has vectorized out the for-loops. Generally, if you want to make code run faster, first try to vectorize it. For details how to do this, see “Vectorization”. Vectorizing code allows you to benefit from the built-in parallelism provided by the multithreaded nature of many of the underlying MATLAB libraries. However, if you have vectorized code and you have access only to local workers, then parfor-loops may run slower than for-loops. Do not devectorize code to allow for parfor; in general, this solution does not work well.
Loop iterations that take a short time to execute. In this case, parallel overhead dominates your calculation.

You cannot use a parfor-loop when an iteration in your loop depends on the results of other iterations. Each iteration must be independent of all others. For help dealing with independent loops, see “Ensure That parfor-Loop Iterations are Independent” on page $2-10$. The exception to this rule is to accumulate values in a loop using “Reduction Variables” on page $2-42$.
In deciding when to use parfor, consider parallel overhead. Parallel overhead includes the time required for communication, coordination and data transfer – sending and receiving data – from client to workers and back. If iteration evaluations are fast, this overhead could be a significant part of the total time. Consider two different types of loop iterations:

for-loops with a computationally demanding task. These loops are generally good candidates for conversion into a parfor-loop, because the time needed for computation dominates the time required for data transfer.
for-loops with a simple computational task. These loops generally do not benefit from conversion into a parfor-loop, because the time needed for data transfer is significant compared with the time needed for computation.

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Example of parfor With High Parallel Overhead

In this example, you write a loop to create a simple sine wave. Replacing the for-loop with a parforloop does not speed up your calculation. This loop does not have a lot of iterations, it does not take long to execute and you do not notice an increase in execution speed. This example has a high parallel overhead and does not benefit from conversion into a parfor-loop.

1 Write a loop to create a sine wave. Use tic and toc to measure the time elapsed.
tic
$n=1024$;
$A=$ zeros $(n)$;
for $i=1: n$
$A(i,:)=(1: n) . * \sin (i * 2 * p i / 1024)$;
end
toc
Elapsed time is $0.012501$ seconds.
2 Replace the for-loop with a parfor-loop. Add ticBytes and tocBytes to measure how much data is transferred to and from the workers in the parallel pool.
tic
ticBytes (gcp) ;
$\mathrm{n}=1024$;
$A=\operatorname{zeros}(n)$;
parfor (i=1:n)
$A(i,:)=(1: n) . * \sin (i * 2 * p i / 1024)$;
end
tocBytes ( $g c p$ )
toc
3 Run the script on four workers and run the code again. Note that the first run is slower than the second run, because the parallel pool takes some time to start and make the code available to the workers. Note the data transfer and elapsed time for the second run.
\begin{tabular}{lll}
BytesSentToworkers & & BytesReceived \
\cline { 1 } 13176 & & $2.0615 \mathrm{e}+06$ \
15188 & $2.0874 \mathrm{e}+06$ \
13176 & $2.4056 \mathrm{e}+06$ \
13176 & $1.8567 \mathrm{e}+06$ \
54716 & $8.4112 \mathrm{e}+06$
\end{tabular}
Elapsed time is $0.743855$ seconds.
Note that the elapsed time is much smaller for the serial for-loop than for the parfor-loop on four workers. In this case, you do not benefit from turning your for-loop into a parfor-loop. The reason is that the transfer of data is much greater than in the previous example, see “Example of parfor With Low Parallel Overhead” on page 2-3. In the current example, the parallel overhead dominates the computing time. Therefore the sine wave iteration does not benefit from convẻrsion intó ả parforr-lóóp.
This example illustrates why high parallel overhead calculations do not benefit from conversion into a parfor-loop. To learn more about speeding up your code, see “Convert for-Loops Into parfor-Loops” on page 2-7

并行计算代写

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|parfor-Loops in MATLAB

MATLAB 中的 parfor 循环在循环体中并行执行一系列语句。MATLAB 客户端发出 parfor 命令并与 MATLAB 工作程序协调，以在并行池中的工作程序上并行执行循环迭代。客户端将 parfor 操作所需的数据发送给执行大部分计算的工作人员。结果被发送回客户端并组装。
parfor 循环可以提供比其类似的 for 循环更好的性能，因为多个 MATLAB worker 可以在同一个循环上同时进行计算。

parfor 循环体的每次执行都是一次迭代。MATLAB worker 以无特定顺序且彼此独立地评估迭代。因为每次迭代都是独立的，所以不能保证迭代以任何方式同步，也不需要这样做。如果 worker 的数量等于循环迭代的次数，则每个 worker 执行一次循环迭代。如果迭代次数多于worker，则一些worker执行不止一次循环迭代；在这种情况下，worker 可能会一次接收多个迭代以减少通信时间。

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Deciding When to Use parfor

如果你有一个缓慢的 for 循环，parfor 循环会很有用。如果您有以下情况，请考虑 parfor：

一些需要很长时间才能执行的循环迭代。在这种情况下，工作人员可以同时执行长迭代。男性确保迭代次数与工人人数一致。否则，您将不会使用所有可用的工人。
简单计算的许多循环迭代，例如蒙特卡罗模拟或参数扫描。parfor 将循环迭代分成组，以便每个工作人员执行迭代总数的一部分。
如果您有以下情况，则 parfor 循环可能没有用：
将 for 循环向量化的代码。一般来说，如果你想让代码运行得更快，首先尝试对其进行矢量化。有关如何执行此操作的详细信息，请参阅“矢量化”。向量化代码使您可以受益于许多底层 MATLAB 库的多线程特性所提供的内置并行性。但是，如果您有矢量化代码并且您只能访问本地工作人员，那么 parfor 循环可能比 for 循环运行得慢。不要去向量化代码以允许 parfor；通常，此解决方案效果不佳。
执行时间较短的循环迭代。在这种情况下，并行开销支配了您的计算。

当循环中的迭代依赖于其他迭代的结果时，您不能使用 parfor 循环。每次迭代都必须独立于所有其他迭代。有关处理独立循环的帮助，请参阅第页的“确保 parfor 循环迭代是独立的”2−10. 此规则的例外是使用页面上的“归约变量”在循环中累积值2−42.
在决定何时使用 parfor 时，请考虑并行开销。并行开销包括从客户端到工作人员以及返回的通信、协调和数据传输（发送和接收数据）所需的时间。如果迭代评估很快，则此开销可能占总时间的很大一部分。考虑两种不同类型的循环迭代：

具有计算要求高的任务的 for 循环。这些循环通常是转换为 parfor 循环的良好候选者，因为计算所需的时间支配了数据传输所需的时间。
具有简单计算任务的 for 循环。这些循环通常不会从转换为 parfor 循环中受益，因为与计算所需的时间相比，数据传输所需的时间是显着的。

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Example of parfor With High Parallel Overhead

在本例中，您编写一个循环来创建一个简单的正弦波。用 parforloop 替换 for 循环不会加快计算速度。这个循环没有很多迭代，执行时间也不长，而且您不会注意到执行速度的提高。此示例具有很高的并行开销，并且不会从转换为 parfor 循环中受益。

1 编写一个循环来创建一个正弦波。使用 tic 和 toc 来测量经过的时间。
抽动
n=1024;
一种=零(n);
为了一世=1:n
一种(一世,:)=(1:n).∗罪⁡(一世∗2∗p一世/1024);
end
toc
经过的时间是0.012501秒。
2 用 parfor 循环替换 for 循环。添加 ticBytes 和 tocBytes 来衡量有多少数据传入和传出并行池中的工作人员。
tic
ticBytes (gcp) ;
n=1024;
一种=零⁡(n);
parfor (i=1:n)
一种(一世,:)=(1:n).∗罪⁡(一世∗2∗p一世/1024);
结束
tocBytes (GCp)
toc
3 在四个工人上运行脚本并再次运行代码。请注意，第一次运行比第二次运行慢，因为并行池需要一些时间来启动并使代码对工作人员可用。注意第二次运行的数据传输和经过的时间。
\ 开始 {tabular {{lll} BytesSentToworkers & & BytesReceived \ \ cline {1} 13176 & & $ 2.0615 \ mathrm {e} + 06 $ \ 15188 & $ 2.0874 \ mathrm {e} + 06 $ \ 13176 & $ 2.4056 \数学} + 06 $ \ 13176 & $ 1.8567 \ mathrm {e} + 06 $ \ 54716 & $ 8.4112 \ mathrm {e} + 06 $ \ end {表格\ 开始 {tabular {{lll} BytesSentToworkers & & BytesReceived \ \ cline {1} 13176 & & $ 2.0615 \ mathrm {e} + 06 $ \ 15188 & $ 2.0874 \ mathrm {e} + 06 $ \ 13176 & $ 2.4056 \数学} + 06 $ \ 13176 & $ 1.8567 \ mathrm {e} + 06 $ \ 54716 & $ 8.4112 \ mathrm {e} + 06 $ \ end {表格
经过的时间是0.743855秒。
请注意，串行 for 循环所用的时间比四个工人的 parfor 循环要小得多。在这种情况下，将 for 循环转换为 parfor 循环不会使您受益。原因是数据的传输量比前面的示例大得多，请参阅第 2-3 页的“具有低并行开销的 parfor 示例”。在当前示例中，并行开销支配了计算时间。因此，正弦波迭代不会受益于 convẻrsion intó ả parforr-lóóp。
这个例子说明了为什么高并行开销计算不能从转换为 parfor 循环中受益。要了解有关加速代码的更多信息，请参阅第 2-7 页的“将 for-Loops 转换为 parfor-Loops”

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

金融工程代写

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。

有限元方法代写

随机分析代写

时间序列分析代写

回归分析代写

MATLAB代写

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
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Write Portable Parallel Code

Posted on 2022年5月5日2022年5月5日 by statistics-lab

如果你也在怎样代写并行计算Parallel Computing这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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|Write Portable Parallel Code

You can write portable parallel code that automatically uses parallel resources if you use Parallel Computing Toolbox, and that will still run if you do not have Parallel Computing Toolbox.
This topic covers how to:

Write portable parallel code that runs in serial without Parallel Computing Toolbox.
Write code that runs in the background without Parallel Computing Toolbox and uses more parallel resources if you have Parallel Computing Toolbox.
Write custom portable parallel code that runs in the background without Parallel Computing Toolbox and uses more parallel resources if you have Parallel Computing Toolbox.

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Run Parallel Code in Serial Without Parallel Computing Toolbox

You can run the following parallel language features in serial without Parallel Computing Toolbox:

parfor
parfeval and parfevalonall
Dataqueue and PollableDataQueue
afterEach and afterAll
Constant
To write portable parallel code designed to use parallel pools or clusters if you have Parallel Computing Toolbox, use parallel language syntaxes with automatic parallel support. These syntaxes run in serial if you do not have Parallel Computing Toolbox.

To write portable parallel code that automatically runs in serial if you do not have Parallel Computing Toolbox, do not specify a pool argument for these language features.

As a best practice, specify the pool argument for Parallel Computing Toolbox functionality only if you need to specify an environment to run your code. If you do not specify a pool argument for parallel functionality, the functionality runs:

In serial if one of the following applies:
You do not have Parallel Computing Toolbox
You do not have a parallel pool currently open and you do not have automatic pool creation enabled
On a parallel pool if you have Parallel Computing Toolbox and if one of the following applies:
You have a parallel pool currently open
You have automatic pool creation enabled
If you do not have a parallel pool open and automatic pool creation is enabled, you open a pool using the default cluster profile. For more information on setting your default cluster profile, see “Discover Clusters and Use Cluster Profiles” on page 6-11.

Use parfeval without a pool to asynchronously run magic (3) and return one output. The function runs in serial if you do not have Parallel Computing Toolbox.

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Automatically Scale Up with backgroundPool

If you have Parallel Computing Toolbox, your code that uses backgroundPool automatically scales up to use more available cores.

For more information about your calculations in the background automatically scaling up, see “Run MATLAB Functions in Thread-Based Environment”.

You can use parfor0ptions to run a parfor-loop on the background pool.
Note When you run a parfor-loop using the background pool, MATLAB suspends execution until the loop is finished. As the code still runs in the background, you can use only functionality that is supported in a thread-based environment.
When you run multiple functions in the background using parfeval and backgroundPool, your code scales up to use more available cores. Use parfeval to run rand in the background 20 times.
for $i=1: 20$
$f(i)=$ parfeval (backgroundPool, (grand, 1);
end
To run a parfor-loop in the background, specify backg roundPool as the pool argument for parforoptions, then use the result as the opts arguments for parfor.
parfor (loopVal = initVal:endVal, parfor0ptions (backgroundPool))
statements
end

并行计算代写

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Write Portable Parallel Code

如果您使用 Parallel Computing Toolbox，您可以编写自动使用并行资源的可移植并行代码，如果您没有 Parallel Computing Toolbox，该代码仍将运行。
本主题介绍如何：

编写可在没有 Parallel Computing Toolbox 的情况下串行运行的可移植并行代码。
编写在没有 Parallel Computing Toolbox 的情况下在后台运行的代码，如果您有 Parallel Computing Toolbox，则使用更多的并行资源。
编写自定义可移植并行代码，在没有 Parallel Computing Toolbox 的情况下在后台运行，如果您有 Parallel Computing Toolbox，则使用更多并行资源。

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Run Parallel Code in Serial Without Parallel Computing Toolbox

您可以在没有 Parallel Computing Toolbox 的情况下串行运行以下并行语言功能：

帕尔福
parfeval 和 parfevalonall
数据队列和可轮询数据队列
afterEach 和 afterAll
常量
如果您有 Parallel Computing Toolbox，要编写旨在使用并行池或集群的可移植并行代码，请使用具有自动并行支持的并行语言语法。如果您没有 Parallel Computing Toolbox，这些语法会以串行方式运行。

如果您没有 Parallel Computing Toolbox，要编写自动串行运行的可移植并行代码，请不要为这些语言功能指定池参数。

作为最佳实践，仅当您需要指定运行代码的环境时才为 Parallel Computing Toolbox 功能指定 pool 参数。如果您没有为并行功能指定池参数，则该功能运行：

如果以下情况之一适用，则串行：
您没有并行计算工具箱
您当前没有打开并行池，也没有启用自动池创建
如果您有 Parallel Computing Toolbox 并且以下情况之一适用，则在并行池上：
您当前有一个并行池处于打开状态
您启用了自动池创建
如果您没有打开并行池并且启用了自动池创建，则使用默认集群配置文件打开池。有关设置默认集群配置文件的更多信息，请参阅第 6-11 页的“发现集群和使用集群配置文件”。

使用不带池的 parfeval 异步运行魔法 (3) 并返回一个输出。如果您没有 Parallel Computing Toolbox，该函数将串行运行。

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Automatically Scale Up with backgroundPool

如果您有 Parallel Computing Toolbox，则使用 backgroundPool 的代码会自动扩展以使用更多可用内核。

有关在后台自动放大计算的更多信息，请参阅“在基于线程的环境中运行 MATLAB 函数”。

您可以使用 parfor0options 在后台池上运行 parfor-loop。
注意当您使用后台池运行 parfor 循环时，MATLAB 会暂停执行，直到循环完成。由于代码仍在后台运行，因此您只能使用基于线程的环境中支持的功能。
当您使用 parfeval 和 backgroundPool 在后台运行多个函数时，您的代码会向上扩展以使用更多可用内核。使用 parfeval 在后台运行 rand 20 次。
为了一世=1:20
F(一世)=parfeval (backgroundPool, (grand, 1);
end
要在后台运行 parfor-loop，请将 backg roundPool 指定为 parforoptions 的 pool 参数，然后将结果用作 parfor 的 opts 参数
。parfor (loopVal = initVal:endVal, parfor0options (backgroundPool))
语句
结束

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

金融工程代写

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。

有限元方法代写

随机分析代写

时间序列分析代写

回归分析代写

MATLAB代写

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
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Run MATLAB Functions with Automatic Parallel Support

Posted on 2022年5月5日2022年5月5日 by statistics-lab

如果你也在怎样代写并行计算Parallel Computing这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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|Run MATLAB Functions with Automatic Parallel Support

Several MATLAB and Simulink products have a growing number of functions and features that help you take advantage of parallel computing resources without requiring any extra coding. You can enable this support by simply setting a flag or preference.

To take advantage of this functionality on your desktop, you need Parallel Computing Toolbox. Run calculations in parallel using local workers to speed up large calculations. To scale the parallel computing to larger resources such as computer clusters, you also need MATLAB Parallel Server.

Some functions run automatically in parallel by default. For example, parfor, parsim, and tall.
Many other functions run automatically in parallel if you set an option to use parallel.
When you run a function with parallel enabled, MATLAB automatically opens a parallel pool of workers. MATLAB runs the computation across the available workers.
Automatic parallel support starts a parallel pool of workers using the default cluster profile. If you have not touched your parallel preferences, the default profile is local. Control parallel behavior with the parallel preferences, including scaling up to a cluster, automatic pool creation, and preferred number of workers.

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Find Automatic Parallel Support

On function pages, find information under Extended Capabilities.
You can browse supported functions from all MathWorks ${ }^{\otimes}$ products at the following link: All Functions List (Automatic Parallel Support). Alternatively, you can filter by product. On the Help bar, click the Functions tab, select a product, and select the check box Automatic Parallel Support. For example, for a filtered list of all Statistics and Machine Learning Toolbox ${ }^{\mathrm{m}}$ functions with automatic parallel support, see Function List (Automatic Parallel Support). If you select a product that does not have functions with automatic parallel support, then the Automatic Parallel Support filter is not available.

If a function you are interested in does not include automatic parallel support, there are the alternatives:

If you have a GPU, many MATLAB functions run automatically on a GPU. See “Run MATLAB Functions on a GPU” on page 9-9.
Any MATLAB code inside a for-loop can be made into a parallel for loop, provided the iterations are independent. See parfor.
If you are you looking for other ways to speed up your processing or to scale up your big data calculation, see “Choose a Parallel Computing Solution” on page 1-16.

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Evaluate Functions in the Background Using parfeval

This example shows how you can use parfeval to evaluate a function in the background and to collect results as they become available. In this example, you submit a vector of multiple future requests in a for-loop and retrieve the individual future outputs as they become available.
$p=\operatorname{gcp}() ;$
\& To request multiple evaluations, use a loop.
for idx $=1: 10$
$f(i d x)=$ parfeval $(p$, (amagic, $1, i d x)$; \% Square size determined by idx
end
\& Collect the results as they become available.
maqicResults $=$ cell $(1,1 \theta)$;
for idx – 1:10
\% fetchNext blocks until next results are available.
[completedIdx, value] = fetchNext(f);
magicResults ${$ completedIdx $}=$ value;
fprintf(‘Got result with index: \%, $\backslash \mathrm{n}^{\prime}$, completedIdx);
end
Got result with index: 1 .
Got result with index: 2 .
Got result with index: 3 .
Got result with index: 4 .
Got result with index: 5 .
Got result with index: 6 .
Got result with index: $7 .$
Got result with index: 8 .
Got result with index: 9 .
Got result with index: 10 .

并行计算代写

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Run MATLAB Functions with Automatic Parallel Support

一些 MATLAB 和 Simulink 产品具有越来越多的功能和特性，可帮助您利用并行计算资源，而无需任何额外的编码。您可以通过简单地设置标志或首选项来启用此支持。

要在您的桌面上利用此功能，您需要 Parallel Computing Toolbox。使用本地工作人员并行运行计算以加快大型计算。要将并行计算扩展到计算机集群等更大的资源，您还需要 MATLAB Parallel Server。

默认情况下，某些功能会自动并行运行。例如，parfor、parsim 和 tall。
如果您设置了使用并行的选项，许多其他功能会自动并行运行。
当您运行启用了并行的函数时，MATLAB 会自动打开一个并行工作器池。MATLAB 跨可用工作程序运行计算。
自动并行支持使用默认集群配置文件启动并行工作器池。如果您尚未触及并行首选项，则默认配置文件是本地的。使用并行首选项控制并行行为，包括扩展到集群、自动创建池和首选工作器数量。

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Find Automatic Parallel Support

在功能页面上，在扩展功能下查找信息。
您可以浏览所有 MathWorks 支持的函数⊗以下链接中的产品：所有功能列表（自动并行支持）。或者，您可以按产品过滤。在帮助栏上，单击功能选项卡，选择一个产品，然后选中复选框自动并行支持。例如，对于所有统计和机器学习工具箱的过滤列表米具有自动并行支持的函数，请参阅函数列表（自动并行支持）。如果您选择的产品不具有自动并行支持的功能，则自动并行支持过滤器不可用。

如果您感兴趣的功能不包括自动并行支持，则有以下选择：

如果您有 GPU，许多 MATLAB 函数会在 GPU 上自动运行。请参阅第 9-9 页的“在 GPU 上运行 MATLAB 函数”。
如果迭代是独立的，则 for 循环内的任何 MATLAB 代码都可以构成并行 for 循环。见parfor。
如果您正在寻找其他方法来加快处理速度或扩大大数据计算，请参阅第 1-16 页的“选择并行计算解决方案”。

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Evaluate Functions in the Background Using parfeval

此示例说明如何使用 parfeval 在后台评估函数并在结果可用时收集结果。在此示例中，您在 for 循环中提交多个未来请求的向量，并在各个未来输出可用时检索它们。
p=gcp⁡();
\& 要请求多个评估，请使用循环。
对于 idx=1:10
F(一世dX)=小节(p, (神奇的,1,一世dX);
\% 由 idx end确定的正方形大小
\& 收集可用的结果。
maqic结果=细胞(1,1θ);
对于 idx – 1:10
\% fetchNext 阻塞，直到下一个结果可用。
[completedIdx, value] = fetchNext(f);
魔术结果$C这米pl和吨和d一世dX$=价值;
fprintf(‘得到索引的结果：\%,∖n′, 已完成 Idx);
end
得到 index: 1 的结果。
得到索引的结果： 2 。
得到索引的结果： 3 。
得到索引的结果： 4 。
得到索引的结果： 5 。
得到索引的结果： 6 。
得到带有索引的结果：7.
得到索引的结果： 8 。
得到索引的结果： 9 。
得到 index: 10 的结果。

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

金融工程代写

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。

有限元方法代写

随机分析代写

时间序列分析代写

回归分析代写

MATLAB代写

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
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Distribute Arrays and Run SPMD

Posted on 2022年5月5日2022年5月5日 by statistics-lab

如果你也在怎样代写并行计算Parallel Computing这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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|Distribute Arrays and Run SPMD

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。

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

金融工程代写

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。

有限元方法代写

随机分析代写

时间序列分析代写

回归分析代写

MATLAB代写

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
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Interactively Run a Loop in Parallel Using parfor

Posted on 2022年5月5日2022年5月5日 by statistics-lab

如果你也在怎样代写并行计算Parallel Computing这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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|Interactively Run a Loop in Parallel Using parfor

In this example, you start with a slow for-loop, and you speed up the calculation using a parforloop instead. parfor splits the execution of for-loop iterations over the workers in a parallel pool.

This example calculates the spectral radius of a matrix and converts a for-loop into a parfor-loop. Find out how to measure the resulting speedup.
1 In the MATLAB Editor, enter the following for-loop. Add tic and toc to measure the time elapsed.
tic
$\mathrm{n}=200$;
$A=500 ;$
$a=\operatorname{zeros}(\mathrm{n})$;
for $i=1: n$
$a(i)=\max (\operatorname{abs}(\operatorname{eig}(\operatorname{rand}(\mathrm{A}))))$;
end
toc
2 Run the script, and note the elapsed time.
Elapsed time is $31.935373$ seconds.
3 In the script, replace the for-loop with a parfor-loop.
tic
$n=200$;
$\mathrm{A}=500 ;$
$\mathrm{a}=$ zeros $(\mathrm{n})$;
parfor $i=1: n$
$a(i)=\max (a b s(\operatorname{eig}(\operatorname{rand}(\mathrm{A}))))$;
end
toc
4 Run the new script, and run it again. Note that the first run is slower than the second run, because the parallel pool takes some time to start and make the code available to the workers. Note the elapsed time for the second run.
By default, MATLAB automatically opens a parallel pool of workers on your local machine.

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Run a Batch Job

To offload work from your MATLAB session to run in the background in another session, you can use the batch command inside a script.
1 To create the script, type:
edit mywave
2 In the MATLAB Editor, create a for-loop:
for $i=1: 1024$
$A(i)=\sin (i * 2 * p i / 1024)$;
end
3 Save the file and close the Editor.
4 Use the batch command in the MATLAB Command Window to run your script on a separate MATLAB worker:
job $=\operatorname{batch}($ ‘mywave”)

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Run a Batch Job with a Parallel Pool

You can combine the abilities to offload a job and run a loop in a parallel pool. This example combines the two to create a simple batch parfor-loop.
1 To create a script, type:
edit mywave

2 In the MATLAB Editor, create a parfor-loop:
parfor $i=1: 1024$
$A(i)=\sin (i * 2 * p i / 1024)$;
end
3 Save the file and close the Editor.
4 Run the script in MATLAB with the batch command. Indicate that the script should use a parallel pool for the loop:
job $=$ batch ( ‘mywave”, “Pool’, 3 )
This command specifies that three workers (in addition to the one running the batch script) are to evaluate the loop iterations. Therefore, this example uses a total of four local workers, including the one worker running the batch script. Altogether, there are five MATLAB sessions involved, as shown in the following diagram.

5 To view the results:
wait (job)
$\operatorname{load}\left(j o b, ” A^{\prime}\right)$
plot (A)
The results look the same as before, however, there are two important differences in execution:

The work of defining the parfor-loop and accumulating its results are offloaded to another MATLAB session by batch.
The loop iterations are distributed from one MATLAB worker to another set of workers running simultaneously (‘Pool’ and parfor), so the loop might run faster than having only one worker execute it.
6 When the job is complete, permanently delete its data and remove its reference from the workspace:
delete(job)
clear job

并行计算代写

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Interactively Run a Loop in Parallel Using parfor

在此示例中，您从一个缓慢的 for 循环开始，然后使用 parforloop 加快计算速度。parfor 在并行池中的工作人员上拆分 for 循环迭代的执行。

此示例计算矩阵的谱半径并将 for 循环转换为 parfor 循环。了解如何衡量由此产生的加速。
1 在 MATLAB 编辑器中，输入以下 for 循环。添加 tic 和 toc 来测量经过的时间。
抽动
n=200;
一种=500;
一种=零⁡(n);
为了一世=1:n
一种(一世)=最大限度(腹肌⁡(eig⁡(兰特⁡(一种))));
end
toc
2 运行脚本，并记下经过的时间。
经过的时间是31.935373秒。
3 在脚本中，将 for 循环替换为 parfor 循环。
抽动
n=200;
一种=500;
一种=零(n);
帕尔福一世=1:n
一种(一世)=最大限度(一种bs(eig⁡(兰特⁡(一种))));
end
toc
4 运行新脚本，然后再次运行。请注意，第一次运行比第二次运行慢，因为并行池需要一些时间来启动并使代码对工作人员可用。记下第二次运行的经过时间。
默认情况下，MATLAB 会自动在您的本地计算机上打开一个并行工作器池。

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Run a Batch Job

要从 MATLAB 会话中卸载工作以在另一个会话的后台运行，您可以在脚本中使用批处理命令。
1 要创建脚本，请键入：
edit mywave
2 在 MATLAB 编辑器中，创建一个 for 循环：
for一世=1:1024
一种(一世)=罪⁡(一世∗2∗p一世/1024);
end
3 保存文件并关闭编辑器。
4 使用 MATLAB 命令行窗口中的批处理命令在单独的 MATLAB worker 上运行您的脚本：
job=批⁡(‘我的波’）

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Run a Batch Job with a Parallel Pool

您可以结合卸载作业和在并行池中运行循环的能力。这个例子结合了两者来创建一个简单的批处理 parfor-loop。
1 要创建脚本，请键入：
edit mywave

2 在 MATLAB 编辑器中，创建一个 parfor 循环：
parfor一世=1:1024
一种(一世)=罪⁡(一世∗2∗p一世/1024);
end
3 保存文件并关闭编辑器。
4 使用批处理命令在 MATLAB 中运行脚本。指示脚本应该为循环使用并行池：
作业=batch ( ‘mywave”, “Pool’, 3 )
此命令指定三个工作人员（除了一个运行批处理脚本的工作人员）将评估循环迭代。因此，此示例一共使用了四个本地工作人员，包括一个运行批处理脚本的工作人员。总共涉及五个 MATLAB 会话，如下图所示。

5 查看结果：
等待（作业）
加载⁡(j这b,”一种′)
plot (A)
结果看起来和以前一样，但是在执行上有两个重要的区别：

定义 parfor 循环并累积其结果的工作被批量卸载到另一个 MATLAB 会话。
循环迭代从一个 MATLAB 工作程序分配到同时运行的另一组工作程序（’Pool’ 和 parfor），因此循环可能比只有一个工作程序执行它运行得更快。
6 作业完成后，永久删除其数据并从工作区中删除其引用：
delete(job)
clear job

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

金融工程代写

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。

有限元方法代写

随机分析代写

时间序列分析代写

回归分析代写

MATLAB代写

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
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Create and Use Distributed Arrays

Posted on 2022年5月5日2022年5月5日 by statistics-lab

如果你也在怎样代写并行计算Parallel Computing这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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

Tutorial: Using MATLAB PCT and Parallel Server in Red Cloud - CAC Documentation wiki — 计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Create and Use Distributed Arrays

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Create and Use Distributed Arrays

If your data is currently in the memory of your local machine, you can use the distributed function to distribute an existing array from the client workspace to the workers of a parallel pool.
Distributed arrays use the combined memory of multiple workers in a parallel pool to store the elements of an array. For alternative ways of partitioning data, see “Distributing Arrays to Parallel Workers” on page 4-11. You operate on the entire array as a single entity, however, workers operate only on their part of the array, and automatically transfer data between themselves when necessary. You can use distributed arrays to scale up your big data computation. Consider distributed arrays when you have access to a cluster, as you can combine the memory of multiple machines in your cluster.

A distributed array is a single variable, split over multiple workers in your parallel pool. You can work with this variable as one single entity, without having to worry about its distributed nature. Explore the functionalities available for distributed arrays in the Parallel Computing Toolbox: “Run MATLAB Functions with Distributed Arrays” on page 5-19.

When you create a distributed array, you cannot control the details of the distribution. On the other hand, codistributed arrays allow you to control all aspects of distribution, including dimensions and partitions. In the following, you learn how to create both distributed and codistributed arrays.

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Creating Distributed Arrays

You can create a distributed array in different ways:

Use the distributed function to distribute an existing array from the client workspace to the workers of a parallel pool.
You can directly construct a distributed array on the workers. You do not need to first create the array in the client, so that client workspace memory requirements are reduced. The functions available include eye ( , ‘distributed’ ), rand ( , distributed’), etc. For a full list, see the distributed object reference page.
Create a codistributed array inside an spmd statement, see “Single Program Multiple Data (spmd) $”$ on page 1-12. Then access it as a distributed array outside the spmd statement. This lets you use distribution schemes other than the default.
In this example, you create an array in the client workspace, then turn it into a distributed array:
parpool(‘Local’, 4) \& Create pool
$A=\operatorname{magic}(4) ; \quad$ \% Create magic 4 -by-4 matrix
$B=$ distributed $(A)$; is Distribute to the workers
$\begin{array}{ll}\text { parpool(‘local’, } 4) & \text { \% Create pool } \ \mathrm{A}=\text { magic }(4) ; & \text { Create magic } 4 \text {-by-4 matrix } \ \mathrm{B}=\text { distributed }(\mathrm{A}) \text {; \% Distribute to the workers } \ \mathrm{B} & \text { \% View results in client. } \ \text { whos } & \text { \& } \mathrm{B} \text { is a distributed array here. } \ \text { delete }(\mathrm{gcp}) & \text { \% Stop pool }\end{array}$
B b View results in client.
whos delete(gcp) is a distributed array here.
delete $(g \mathrm{cp})$ \% Stop pool
You have createdB as a distributed array, split over the workers in your parallel pool. This is shown in the figure.

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Creating Codistributed Arrays

Unlike distributed arrays, codist ributed arrays allow you to control all aspects of distribution including dimensions and partitions. You can create a codistributed array in different ways:

“Partitioning a Larger Array” on page 5-6 – Start with a large array that is replicated on all workers, and partition it so that the pieces are distributed across the workers. This is most usefu when you have sufficient memory to store the initial replicated array.
“Building from Smaller Arrays” on page 5-6 – Start with smaller replicated arrays stored on each worker, and combine them so that each array becomes a segment of a larger codistributed array. This method reduces memory requirements as it lets you build a codistributed array from smaller pieces.
“Using MATLAB Constructor Functions” on page 5-7 – Use any of the MATLAB constructor functions like rand or zeros with a codistributor object argument. These functions offer a quick means of constructing a codistributed array of any size in just one step.

In this example, you create a codistributed array inside an spmd statement, using a nondefault distribution scheme. First, define 1-D distribution along the third dimension, with 4 parts on worker 1 , and 12 parts on worker 2 . Then create a 3-by-3-by-16 array of zeros.
parpool (‘local’,2) \& Create pool
spmd
codist = codistributorld $(3,[4,12]) ;$
$Z$ = zeros $(3,3,16$, codist $)$
$Z=Z+$ labindex;
end
$Z \quad$ of View results in client.
whos \& $Z$ is a distributed array here.
delete $(g c p)$ \& Stop pool
For more details on codistributed arrays, see “Working with Codistributed Arrays” on page $5-4$.

并行计算代写

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Create and Use Distributed Arrays

如果您的数据当前在本地计算机的内存中，您可以使用分布式函数将现有数组从客户端工作区分发到并行池的工作人员。
分布式数组使用并行池中多个工作人员的组合内存来存储数组的元素。有关分区数据的替代方法，请参阅第 4-11 页的“将数组分发给并行工作程序”。您将整个阵列作为单个实体进行操作，但是，工作人员仅对阵列的一部分进行操作，并在必要时自动在它们之间传输数据。您可以使用分布式数组来扩展您的大数据计算。当您可以访问集群时，请考虑使用分布式阵列，因为您可以组合集群中多台机器的内存。

分布式数组是单个变量，在并行池中拆分为多个工作人员。您可以将此变量作为一个单独的实体使用，而不必担心它的分布式特性。在 Parallel Computing Toolbox 中探索可用于分布式数组的功能：“使用分布式数组运行 MATLAB 函数”（第 5-19 页）。

创建分布式阵列时，您无法控制分布的细节。另一方面，共分布数组允许您控制分布的所有方面，包括维度和分区。在下文中，您将学习如何创建分布式和协同分布式数组。

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Creating Distributed Arrays

您可以通过不同的方式创建分布式数组：

使用分布式函数将现有数组从客户端工作区分发到并行池的工作人员。
你可以直接在worker上构造一个分布式数组。您无需先在客户端中创建数组，从而减少客户端工作区内存需求。可用的函数包括 eye ( , ‘distributed’ ), rand ( ,distributed’) 等。完整列表请参见分布式对象参考页面。
在 spmd 语句中创建一个 codistributed 数组，请参阅“单程序多数据 (spmd)”第 1-12 页。然后在 spmd 语句之外将其作为分布式数组访问。这使您可以使用默认分配方案以外的分配方案。
在此示例中，您在客户端工作区中创建一个数组，然后将其转换为分布式数组：
parpool(‘Local’, 4) \& Create pool
一种=魔法⁡(4);\% 创建魔法 4 × 4 矩阵
乙=分散式(一种); 是分发给工人
parpool（’本地’， 4) \% 创建池一种= 魔法 (4); 创造魔法 4-by-4 矩阵乙= 分散式 (一种); \% 分发给工人乙 \% 在客户端查看结果。谁是 \& 乙这里是一个分布式数组。删除 (GCp) \% 停止池
B b 在客户端查看结果。
whos delete(gcp) 在这里是一个分布式数组。
删除(GCp)\% 停止池
您已将 B 创建为分布式数组，在并行池中的工作人员上进行拆分。如图所示。

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Creating Codistributed Arrays

与分布式数组不同，codist 分布式数组允许您控制分布的所有方面，包括维度和分区。您可以通过不同的方式创建一个协同分布式数组：

“对更大的数组进行分区”（第 5-6 页） – 从一个在所有工作程序上复制的大型数组开始，然后对它进行分区，以便将片段分布在工作程序中。当您有足够的内存来存储初始复制数组时，这是最有用的。
“从较小的数组构建”（第 5-6 页）——从存储在每个 worker 上的较小的复制数组开始，然后将它们组合起来，使每个数组成为更大的协同分布式数组的一部分。这种方法减少了内存需求，因为它允许您从较小的部分构建一个共同分布的数组。
“使用 MATLAB 构造函数”（第 5-7 页） – 将任何 MATLAB 构造函数（如 rand 或 zeros）与 codistributor 对象参数一起使用。这些函数提供了一种快速的方法，只需一步即可构建任意大小的协同分布式数组。

在此示例中，您使用非默认分布方案在 spmd 语句内创建一个协同分布数组。首先，定义沿第三维的一维分布，工人 1 上有 4 个零件，工人 2 上有 12 个零件。然后创建一个 3×3×16 的零数组。
parpool (‘local’,2) \& 创建池
spmd
codist = codistributorld(3,[4,12]);
从= 零(3,3,16, 编码员)
从=从+实验室指数；
结尾
从在客户端查看结果。
谁是 \＆从这里是一个分布式数组。
删除(GCp)\& 停止池
有关协同分布式数组的更多详细信息，请参阅第页的“使用协同分布式数组”5−4.

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

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
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写