Posted on Categories:Parallel Computing, 并行计算, 计算机代写

# 计算机代写|并行计算代考Parallel Computing代写|COMPSCI7305 Algorithm Adjacency Matrix A

avatest™

avatest.™并行计算Parallel Computing代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。avatest.™， 最高质量的并行计算Parallel Computing作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于统计Statistics作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此并行计算Parallel Computing作业代写的价格不固定。通常在经济学专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。

avatest.™ 为您的留学生涯保驾护航 在计算机Computers代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的计算机Computers代写服务。我们的专家在并行计算Parallel Computing代写方面经验极为丰富，各种并行计算Parallel Computing相关的作业也就用不着 说。

## 计算机代写|并行计算代考Parallel Computing代写|Algorithm Adjacency Matrix A

An algorithm could also be represented algebraically as an adjacency matrix $\mathbf{A}$. Given $W$ nodes/tasks, we define the $0-1$ adjacency matrix $\mathbf{A}$, which is a square $W \times W$ matrix defined so that element $a(i, j)=1$ indicates that node $i$ depends on the output from node $j$. The source node is $j$ and the destination node is $i$. Of course, we must have $a(i, i)=0$ for all values of $0 \leq i<W$ since node $i$ does not depend on its own output (self-loop), and we assumed that we do not have any loops. The definition of the adjacency matrix above implies that this matrix is asymmetric. This is because if node $i$ depends on node $j$, then the reverse is not true when loops are not allowed.

As an example, the adjacency matrix for the algorithm in Fig. $1.2$ is given by
$$\mathbf{A}=\left[\begin{array}{llllllllll} \mathbf{0} & \mathbf{0} & \mathbf{0} & \mathbf{0} & \mathbf{0} & \mathbf{0} & \mathbf{0} & \mathbf{0} & \mathbf{0} & \mathbf{0} \ \mathbf{0} & \mathbf{0} & \mathbf{0} & \mathbf{0} & \mathbf{0} & \mathbf{0} & \mathbf{0} & \mathbf{0} & \mathbf{0} & \mathbf{0} \ \mathbf{0} & \mathbf{0} & \mathbf{0} & \mathbf{0} & \mathbf{0} & \mathbf{0} & \mathbf{0} & \mathbf{0} & \mathbf{0} & \mathbf{0} \ 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \mathbf{0} & 0 & \mathbf{0} \ 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \mathbf{0} & 0 & \mathbf{0} \ 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & \mathbf{0} & 0 & \mathbf{0} \ 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \mathbf{0} \ 0 & 0 & 0 & 1 & 1 & 0 & 0 & \mathbf{0} & 0 & \mathbf{0} \ 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & \mathbf{0} \ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 1 & \mathbf{0} & 1 & \mathbf{0} \end{array}\right]$$

Matrix $\mathbf{A}$ has some interesting properties related to our topic. An input node $i$ is associated with row $i$, whose elements are all zeros. An output node $j$ is associated with column $j$, whose elements are all zeros. We can write
Input node $i \Rightarrow \sum_{j=0}^{W-1} a(i, j)=0$
Output node $j \Rightarrow \sum_{i=0}^{W-1} a(i, j)=0$
All other nodes are internal nodes. Note that all the elements in rows 0,1 , and 2 are all zeros since nodes 0,1 , and 2 are input nodes. This is indicated by the bold entries in these three rows. Note also that all elements in columns 7 and 9 are all zeros since nodes 7 and 9 are output nodes. This is indicated by the bold entries in these two columns. All other rows and columns have one or more nonzero elements to indicate internal nodes. If node $i$ has element $a(i, j)=1$, then we say that node $j$ is a parent of node $i$.

## 计算机代写|并行计算代考Parallel Computing代写|Classifying Algorithms Based On Task Dependences

1. Serial algorithms
2. Parallel algorithms
3. Serial-parallel algorithms (SPAs)
4. Nonserial-parallel algorithms (NSPAs)
5. Regular iterative algorithms (RIAs)
The last category could be thought of as a generalization of SPAs. It should be mentioned that the level of data or task granularity can change the algorithm from one class to another. For example, adding two matrices could be an example of a serial algorithm if our basic operation is adding two matrix elements at a time. However, if we add corresponding rows on different computers, then we have a row-based parallel algorithm.

We should also mention that some algorithms can contain other types of algorithms within their tasks. The simple matrix addition example serves here as well. Our parallel matrix addition algorithm adds pairs of rows at the same time on different processors. However, each processor might add the rows one element at a time, and thus, the tasks of the parallel algorithm represent serial row add algorithms. We discuss these categories in the following subsections.

## 计算机代写|并行计算代考Parallel Computing代写|Algorithm Adjacency Matrix A

$i$ 不依赖于自己的输出 (自㺺环)，我们假设㧴们没有任何据坏。上面邻接矩阵的定义意味着这个矩阵是不对称的。这是因为如果

## 计算机代写|并行计算代考Parallel Computing代写|Classifying Algorithms Based On Task Dependences

1. 串行算法
2. 并行算法
3. 串行并行算法 (SPA)
4. 非串行并行算法 (NSPA)
5. 常规朱代算法 (RIA)
最后一类可以被认为是 SPA 的泛化。应该提到的是，数据级别或任务粒度可以将算法从一类电改为另一类。例如，如果我
们的基本操作是一次添加两个矩阵元龶，则添加两个矩阵可能是串行算法的一个示例。但是，如果我们在不同的计算机上添
加相应的行，那么我们就有了基于行的并行算法。
我们还应该是到，一些算法可以在其任务中包含其他类型的算法。简单的矩阵加法示例也适用于此。我们的并行矩阵加法算法在不
同的处理器上同时添加行对。然而，每个处理器可能一次将行添加一个元厍，因此并行算法的任务代表串行行添加算法。我们将在
以下小节中讨论这些痍别。

## 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。