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数字硬件系统Digital Hardware System 相比之下，软件是可由硬件存储和运行的指令集。硬件之所以被称为硬件，是因为它在变化方面是 “硬 “或僵化的，而软件是 “软 “的，因为它容易改变。硬件通常由软件指挥，执行任何命令或指令。硬件和软件的组合构成了一个可用的计算系统，尽管其他系统只存在硬件。
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CS代写|数字硬件系统代写Digital Hardware System代考|Code Conversions and More Codes
If $\mathrm{c}: \mathrm{N}->\mathrm{B}^{\mathrm{n}}$ and $\mathrm{c}^{\prime}: \mathrm{N}^{\prime}->\mathrm{B}^{\mathrm{m}}$ are encodings on two sets $\mathrm{N}, \mathrm{N}^{\prime}$ of numbers, the numbers in the set $\mathrm{Q}=\mathrm{N} \cap \mathrm{N}^{\prime}$ are encoded both by $\mathrm{c}$ and $\mathrm{c}^{\prime}$. The code conversion function is defined on $\mathrm{c}(\mathrm{Q})$ $\subset \mathrm{B}^{\mathrm{n}}$ and maps a code $\mathrm{c}(\mathrm{q})$ to $\mathrm{c}^{\prime}(\mathrm{q})$. Often, code conversions are implemented as processing functions in the digital system and used to switch to the encodings that are most convenient for the desired processing steps (e.g. compact codes that can be communicated in a shorter time, or ones for which the implementation of the arithmetical operations is particularly simple).
The simplest conversions are those that transform an n-bit binary or twos-complement code into an m-bit one by appending or stripping zero or sign bits. Other common conversions are between integer and floating point formats, or floating point formats of different lengths. If real numbers are first approximated by numbers in a set $\mathrm{N}$ on which an encoding is defined (as in the case of fixed and floating point encodings), the notion of code conversion becomes relaxed. The conversion from an $\mathrm{m}$-bit to an $\mathrm{n}$-bit fixed point code (6) is by appending zero bits if $\mathrm{n}<\mathrm{m}$ or by performing a rounding operation otherwise, i.e. using the closest approximation by an n-bit fixed point number. A single precision (32-bit) floating point code can be exactly converted into a double precision (64-bit) code, but the conversion from double to single involves first performing a rounding operation to the closest number that can be represented in the shorter format. The conversion is defined on all double precision codes of numbers $p$ satisfying $-\mathrm{r} \leq \mathrm{p} \leq \mathrm{r}$ where $\mathrm{r}$ is the maximum single precision number. If a number is to be converted that is absolutely greater than the maximum representable one in a fixed or floating point target format, then sometimes saturation to the maximum representable number of the right sign is performed.
Conversions are also needed for input and output. For example, numeric input and output are most convenient in the multiple decimal digits format whereas the arithmetic operations are implemented more efficiently for the twos-complement codes. Or, the result of a computation performed with floating point numbers may be desired in a rational representation $\mathrm{p} / \mathrm{q}$. This conversion is achieved by means of Euclid’s algorithm to expand it into a continued fraction $[12]$
CS代写|数字硬件系统代写Digital Hardware System代考|ALGORITHMS AND ALGORITHMIC NOTATIONS
Digital systems are constructed from building blocks of a few types that perform some simple transfer functions (called elementary). If the input and output signals of these are compatible, the output signals of a building block or copies of them can be used as input signals of another. For electronic building blocks using voltage signals between pairs of reference sites this is particularly simple. As already pointed out, the output signal sites are directly connected to the input sites by means of wires that force the potentials at the connected input and output reference sites to become the same after a short time. If an output value is required as an input later, it must be passed through an electronic storage device that conserves or delays it until that time.
For two building blocks with the (abstract or encoded) transfer functions $\mathrm{f}$ and $\mathrm{g}$, respectively, their connection in series computes the composition ‘ $\mathrm{g}{ }^{\circ} \mathrm{f}$ ‘, i. e. the function defined by:
$$
\left(g^{\circ} f\right)(x)=g(f(x))
$$
数字硬件系统代写
CS代写|数字硬件系统代写Digital Hardware System代考|Code Conversions and More Codes
如果 $\mathrm{c}: \mathrm{N}->\mathrm{B}^{\mathrm{n}}$ 和 $\mathrm{c}^{\prime}: \mathrm{N}^{\prime}->\mathrm{B}^{\mathrm{m}}$ 是两个集合的编码 $\mathrm{N}, \mathrm{N}^{\prime}$ of numbers, 集合中的数字 $\mathrm{Q}=\mathrm{N} \cap \mathrm{N}^{\prime}$ 都由 $c$ 和 $\mathrm{c}^{\prime}$. 代码转换函数定义在 $c(\mathrm{Q}) \subset \mathrm{B}^{\mathrm{n}}$ 并映射一个代码 $\mathrm{c}(\mathrm{q})$ 到 $\mathrm{c}^{\prime}(\mathrm{q})$. 通常，代码 转换作为数字系统中的处理功能来实现，并用于切换到最适合所需处理步骙的编码（例如，可以在较 短时间内进行通信的紧凑代码，或者实现算术运算特别简单）。
最简单的转换是那些通过附加或去除零或符号位将 $n$ 位二进制或二进制补码代码转换为 $\mathrm{m}$ 位代码的 转换。其他常见的转换是在整数和浮点格式之间，或者不同长度的浮点格式之间。如果实数首先被集 合中的数逼近 $\mathrm{N}$ 在其上定义编码（如定点和浮点编码的情况），代码转换的概念变得宽松。从一个转 换m-位到n-位定点代码 (6) 是通过附加零位，如果 $n<m$ 或者通过以其他方式执行舍入操作，即 使用n位定点数的最接近的近似值。单精度 (32 位) 浮点代码可以准确地转换为双精度 (64 位) 代 码，但是从双精度转换为单精度需要首先执行四舍五入操作以最接近可以表示为较短的数字格式。转 换定义在数字的所有双精度代码上 $p$ 令人满意 $-\mathrm{r} \leq \mathrm{p} \leq \mathrm{r}$ 在哪里 $\mathrm{r}$ 是最大单精度数。如果要转换的数 字绝对大于定点或浮点目标格式中的最大可表示数，则有时会饱和到右符号的最大可表示数。
输入和输出也需要转换。例如，数字输入和输出在多位十进制数字格式中最方便，而算术运算对于二 进制补码更有效地实现。或者，可能需要以有理表示形式使用浮点数执行的计算结果p/q. 这种转换 是通过欧几里德算法将其展开为连分数来实现的 $[12]$
CS代写|数字硬件系统代与Digital Hardware System代考|ALGORITHMS AND ALGORITHMIC NOTATIONS
数字系统由执行一些简单传递函数（称为基本函数）的几种类型的构建块构成。如果它们的输入和输 出信号兼容，则构建块的输出信号或它们的副本可以用作另一个的输入信号。对于在参考点对之间使 用电压信号的电子构建块，这是特别简单的。正如已经指出的那样，输出信号站点通过电线直接连接 到输入站点，这些电线迫使连接的输入和输出参考站点的电位在短时间后变得相同。如果稍后需要输 出值作为输入，则必须通过电子存储设备将其保存或延迟到那个时候。
对于具有（抽象或编码) 传递函数的两个构建块 $\mathrm{f}$ 和g, 它们的串联连接分别计算组合 ‘ $\mathrm{g}^{\circ} \mathrm{f}^{\prime}$ ，即定义的 函数:
$$
\left(g^{\circ} f\right)(x)=g(f(x))
$$
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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。