如果你也在 怎样代写随机控制理论Stochastic Control ECE684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。随机控制理论Stochastic Control或随机最优控制是控制理论的一个子领域，它处理观察中或驱动系统进化的噪声中存在的不确定性。系统设计者以贝叶斯概率驱动的方式假设，具有已知概率分布的随机噪声会影响状态变量的演化和观测。随机控制的目的是设计受控变量的时间路径，以最小的成本执行所需的控制任务，尽管存在这种噪声，但以某种方式定义。
随机控制理论Stochastic Control在随机控制中，一个研究得极为透彻的表述是线性二次高斯控制。这里的模型是线性的，目标函数是二次形式的期望值，而干扰是纯加性的。对于只有加性不确定性的离散时间集中系统的一个基本结果是确定性等价特性：即这种情况下的最优控制方案与没有加性干扰时得到的方案相同。这一特性适用于所有具有线性演化方程、二次成本函数和仅以加法方式进入模型的噪声的集中式系统；二次假设允许遵循确定性等价特性的最优控制律是控制器观测值的线性函数。
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金融代写|随机控制理论代写STOCHASTIC CONTROL代考|Routing plan execution
Node communications are implemented with non-blocking communications and are overlapped, in order to use the maximal abilities of the interconnection network. However, for large number of nodes we can get small sub-cubes of data on each node, and the influence areas can reach many nodes (not only direct neighbor nodes). Then, the routing plan execution achieves a huge number of communications, and some node interconnexion network could saturate and slow down. So, we have parameterized the routing plan execution with the number of nodes that a node can attempt to contact simultaneously. This mechanism spreads the execution of the communication plan, and the spreading out is controlled by two application options (specified on the command line): one for the optimization part, and one for the simulation part.
When running our benchmark (see section 5) on our 256 dual-core PC cluster it has been faster not to spread these communications, but on our 8192 quad-core Blue Gene/P it has been really faster to spread the communications of the simulation part. Each Blue Gene node has to contact only 128 or 256 other nodes at the same time, to prevent the simulation time to double. When running larger benchmarks (closer to future real case experiments), the size of the data and of the shadow regions could increase. Moreover, each shadow region could spread on a little bit more nodes. So, the total size and number of communications could increase, and it seems necessary to be able to temporally spread both communications of optimization and simulation parts, on both our PC-cluster and our Blue Gene/P supercomputer.
So, we have maintained our communication spreading strategy. When running the application, an option on the command line allows to limit the number of simultaneous asynchronous communications a computing node can start. If a saturation of the communication system appears, it is possible to use it sparingly, spreading the communications.
金融代写|随机控制理论代写STOCHASTIC CONTROL代考|File IO constraints and adopted solutions
Our application deals with input data files, temporary output and input files, and final result files. These files can be large, and our main target systems have very different file access mechanisms. Computing nodes of IBM Blue Gene supercomputers do not have local disks, but an efficient parallel file system and hardware allows all nodes to concurrently access a global remote disk storage. At the opposite, nodes of our Linux PC cluster have local disks but use basic Linux NFS mechanisms to access global remote disks. All nodes of our cluster can not make their disk accesses at the same time. When increasing the number of used nodes, IO execution times become longer, and finally they freeze.
Temporary files are written and read at each time step. However, each temporary result file is written during the optimization part by only one node, and is read during the simulation part by only the same node. These files do not require concurrent accesses and their management is easy. Depending on their path specified on the command line when running the application, they are stored on local disks (fastest solution on PC cluster), or on a remote global disk (IBM Blue Gene solution). When using a unique global disk it is possible to store some temporary index files only once, to reduce the total amount of data stored.
Input data files are read only once at the beginning, but have to be read by each computing node. Final result files are written at each time step of the simulation part and have to store data from each computing node. In both cases, we have favored the genericity of the file access mechanism: node 0 opens, accesses and closes files, and sends data to or receives data from other nodes across the interconnection network (using MPI communication routines). This IO strategy is an old one and is not always the most efficient, but is highly portable. It has been implemented in the first version of our distributed application. A new strategy, relying on a Parallel File System and an efficient hardware, will be designed in future versions.
随机控制理论代写
金融代写|随机控制理论代写STOCHASTIC CONTROL代考|Routing plan execution
节点通信采用无阻塞通信实现，并进行重叠，以最大限度地利用互联网络的能力。然而，对于大量节点，我们可以获得每个节点上的小数据子立方体，并且影响区域可以到达许多节点（不仅是直接邻居节点）。然后，路由计划执行实现大量的通信，并且一些节点互联网络可能饱和并变慢。因此，我们已经使用节点可以尝试同时联系的节点数来参数化路由计划执行。这种机制传播通信计划的执行，传播由两个应用程序选项（在命令行中指定）控制：一个用于优化部分，一个用于模拟部分。
在我们的 256 双核 PC 集群上运行我们的基准测试（参见第 5 节）时，不传播这些通信速度更快，但在我们的 8192 四核 Blue Gene/P 上，传播模拟通信的速度确实更快部分。每个 Blue Gene 节点只能同时联系 128 或 256 个其他节点，以防止模拟时间加倍。当运行更大的基准（更接近未来的真实案例实验）时，数据和阴影区域的大小可能会增加。此外，每个阴影区域都可以分布在更多的节点上。因此，通信的总规模和数量可能会增加，并且似乎有必要能够在我们的 PC 集群和我们的 Blue Gene/P 超级计算机上暂时传播优化和模拟部分的通信。
因此，我们保持了我们的传播传播策略。运行应用程序时，命令行上的一个选项允许限制计算节点可以启动的同时异步通信的数量。如果通信系统出现饱和，则可以节制地使用它，传播通信。
金融代写|随机控制理论代写STOCHASTIC CONTROL代考|File IO constraints and adopted solutions
我们的应用程序处理输入数据文件、临时输出和输入文件以及最终结果文件。这些文件可能很大，而且我们的主要目标系统具有非常不同的文件访问机制。IBM Blue Gene 超级计算机的计算节点没有本地磁盘，但高效的并行文件系统和硬件允许所有节点同时访问全局远程磁盘存储。相反，我们的 Linux PC 集群的节点有本地磁盘，但使用基本的 Linux NFS 机制来访问全局远程磁盘。我们集群的所有节点不能同时进行磁盘访问。当增加使用的节点数时，IO 执行时间变长，最后卡住。
在每个时间步写入和读取临时文件。然而，每个临时结果文件在优化部分仅由一个节点写入，并且在模拟部分仅由同一节点读取。这些文件不需要并发访问，而且管理起来很容易。根据运行应用程序时在命令行中指定的路径，它们存储在本地磁盘（PC 集群上最快的解决方案）或远程全局磁盘（IBM Blue Gene 解决方案）。当使用唯一的全局磁盘时，可以只存储一些临时索引文件一次，以减少存储的数据总量。
输入数据文件一开始只读取一次，但每个计算节点都必须读取。最终结果文件是在模拟部分的每个时间步写入的，并且必须存储来自每个计算节点的数据。在这两种情况下，我们都支持文件访问机制的通用性：节点 0 打开、访问和关闭文件，并通过互连网络向其他节点发送数据或从其他节点接收数据（使用 MPI 通信例程）。这种 IO 策略是一个古老的策略，并不总是最有效的，但具有很高的可移植性。它已在我们的分布式应用程序的第一个版本中实现。在未来的版本中将设计一种新的策略，依赖于并行文件系统和高效的硬件。
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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。