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计算机代写|并行计算代考Parallel Computing代写|COSC3500 SPAs
如果你也在 怎样代写并行计算Parallel Computing COSC3500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Parallel Computing可以根据硬件支持并行的程度进行大致分类，多核和多处理器计算机在一台机器内有多个处理元件，而集群、MPP和网格则使用多台计算机来处理同一任务。专门的并行计算机架构有时与传统的处理器一起使用，用于加速特定任务。
并行计算Parallel Computing是一种计算类型，其中许多计算或进程同时进行。大型问题通常可以被划分为较小的问题，然后可以同时解决这些问题。有几种不同形式的并行计算：位级、指令级、数据和任务并行。并行主义长期以来一直被用于高性能计算，但由于妨碍频率扩展的物理限制，它获得了更广泛的关注。由于近年来计算机的功耗（以及随之而来的发热）已成为一个问题，并行计算已成为计算机架构中的主导范式，主要是以多核处理器的形式。
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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:
计算机代写|并行计算代考Parallel Computing代写|SPAs
An SPA is one where tasks are grouped in stages such that the tasks in each stage can be executed concurrently in parallel and the stages are executed sequentially. An SPA becomes a parallel algorithm when the number of stages is one. A serialparallel algorithm also becomes a serial algorithm when the number of tasks in each stage is one. Figure 1.3c shows an example of an SPA. An example of an SPA is the CORDIC algorithm [5-8]. The algorithm requires $n$ iterations and at iteration $i$, three operations are performed:
$$
\begin{aligned}
&x_{i+1}=x_{i}+m y_{i} \delta_{i} \
&y_{i+1}=y_{i}-x_{i} \delta_{i} \
&z_{i+1}=z_{i}+\theta_{i},
\end{aligned}
$$
where $x, y$, and $z$ are the data to be updated at each iteration. $\delta_{i}$ and $\theta_{i}$ are iteration constants that are stored in lookup tables. The parameter $m$ is a control parameter that determines the type of calculations required. The variable $\theta_{i}$ is determined before the start of each iteration. The algorithm performs other operations during each iteration, but we are not concerned about this here. More details can be found in Chapter 7 and in the cited references.
计算机代写|并行计算代考Parallel Computing代写|NSPA s
An NSPA does not conform to any of the above classifications. The DG for such an algorithm has no pattern. We can further classify NSPA into two main categories based on whether their DG contains cycles or not. Therefore, we can have two types of graphs for NSPA:
- DAG
- Directed cyclic graph (DCG)
Figure $1.4 \mathrm{a}$ is an example of a DAG algorithm and Fig. 1.4b is an example of a DCG algorithm. The DCG is most commonly encountered in discrete time feedback control systems. The input is supplied to task $T_{0}$ for prefiltering or input signal conditioning. Task $T_{1}$ accepts the conditioned input signal and the conditioned feedback output signal. The output of task $T_{1}$ is usually referred to as the error signal, and this signal is fed to task $T_{2}$ to produce the output signal.
The NSPA graph is characterized by two types of constructs: the nodes, which describe the tasks comprising the algorithm, and the directed edges, which describe the direction of data flow among the tasks. The lines exiting a node represent an output, and when they enter a node, they represent an input. If task $T_{i}$ produces an output that is used by task $T_{j}$, then we say that $T_{j}$ depends on $T_{i}$. On the graph, we have an arrow from node $i$ to node $j$.
The DG of an algorithm gives us three important properties:
- Work (W), which describes the amount of processing work to be done to complete the algorithm
- Depth (D), which is also known as the critical path. Depth is defined as the maximum path length between any input node and any output node.
- Parallelism $(\mathrm{P})$, which is also known as the degree of parallelism of the algorithm. Parallelism is defined as the maximum number of nodes that can be processed in parallel. The maximum number of parallel processors that could be active at any given time will not exceed B since anymore processors will not find any tasks to execute.
并行计算代写
计算机代写|并行计算代考Parallel Computing代写|SPAs
SPA 是一种将任务分阶段分组的方式，这样每个阶段中的任务可以并行并行执行，并且各个阶段按顺序执行。当阶段数为 1 时，
SPA 成为并行算法。当每个阶段的任务数为一个时，串行并行算法也変成串行算法。图 1.3c 显示了一个 SPA 示例。SPA 的一个例 子是 CORDIC 算法 [5-8]。该算法需要 $n$ 迭代和迭代 $i$ ，执行三个操作:
$$
x_{i+1}=x_{i}+m y_{i} \delta_{i} \quad y_{i+1}=y_{i}-x_{i} \delta_{i} z_{i+1}=z_{i}+\theta_{i},
$$
在哪里 $x, y$ ，和 $z$ 是每次迭代要更新的数据。 $\delta_{i}$ 和 $\theta_{i}$ 是存储在育找表中的迭代常数。参数 $m$ 是决定所需计算类型的控制参数。变量 $\theta_{i}$ 在每次朱代开始之前确定。该算法在每次迭代期间执行其他操作，但我们在这里不关心这一点。更多细节可以在第 7 章和引用的 参考文献中找到。
计算机代写|并行计算代考Parallel Computing代写|NSPA s
NSPA 不符合上述任何分类。这种算法的 DG 没有模式。我们可以根据 DG 是否包含唕环进一步将 NSPA 分为两大类。因此，我们 可以为 NSPA 提供两种类型的图:
- 天
- 有向循环图 (DCG)
图1.4a图 $1.4 \mathrm{~b}$ 是 DAG 算法的示例，图 1.4b 是 DCG 算法的示例。DCG 最常出现在离散时间反帻控制系统中。输入提供给 任务 $T_{0}$ 用于预滤波或输入信号调理。任务 $T_{1}$ 接受条件输入信号和条件反帻输出信号。任务的输出 $T_{1}$ 通常被称为错䢔信号， 这个信号被帻送到任务 $T_{2}$ 产生输出信号。
NSPA 图的特征在于两种类型的结构：节点，描述包含算法的任务，以及有向边，描述任务之间数据梳的方向。离开节点的线代表 输出，当它们进入节点时，它们代表输入。如果任务 $T_{i}$ 生成任务使用的输出 $T_{j}$ ，那么我们说 $T_{j}$ 取决于 $T_{i}$. 在图表上，我们有一个来 自节点的䈈头 $i$ 到节点 $j$.
算法的 DG 为我们提供了三个重要属性:
- Work ( $W)$ ，描述完成算法需要完成的处理工作量
- 深度 (D)，也称为关键路径。深度定义为任何输入节点和任何输出节点之间的最大路径长度。
- 并行性 $(\mathrm{P})$ ，也称为算法的并行度。并行度定义为可以并行处理的最大节点数。在任何给定时间可能处于活动状态的并行处 理器的最大数量不会超过 $B$ ，因为不再有处理器将找不到任何要执行的任务。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
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。