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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|TIMING, SYNCHRONIZATION AND MEMORY
As well as the algorithms underlying the construction of a system, the timing of a computation will be an important topic in what follows. In many applications the time available to the computation is limited. The basic definitions and analysis do not depend on a particular technology but apply to all kinds of compute systems constructed from building blocks.
A system receiving an $n$-bit input code $\left(b_0, \ldots, b_{n-1}\right)$ does so by receiving every bit $b_i$ at a site $\mathrm{s}{\mathrm{i}}$ and during the time interval $\left[\mathrm{f}{\mathrm{i}}, \mathrm{t}{\mathrm{i}}\right]$. If two of them are input at the same site $\mathrm{s}{\mathrm{i}}=\mathrm{s}{\mathrm{j}}$, then the input intervals must not overlap; these bit are input serially. In general, the pattern of the $\mathrm{s}{\mathrm{i}}, \mathrm{f}{\mathrm{i}}, \mathrm{t}{\mathrm{i}}$ extends in space and time so that there is not a well-defined time reference for the entire input. The same applies to the outputting of multi-bit codes from a system. In order to simplify the subsequent discussion, the application of input data will be considered as an event that occurs at a specific time, assuming a n-bit input code to be applied simultaneously at $\mathrm{n}$ different sites.
Once a data processing machine has been put in place, it will not be used only once but many times for varying inputs. The machine responds to every input event with a corresponding output event (Figure 1.7). The time delay from the input event to the corresponding output event is called the processing time. For most machines, the time delay of the output event does not depend on the time of the input event (a property called time invariance) but it can depend on the input data. The maximum (worst case) processing time is an important characteristic of the machine.
CS代写|数字硬件系统代写Digital Hardware System代考|Processing Time and Throughput of Composite Circuits
The building blocks of a complex system are themselves machines to which the definitions of worst case processing time and throughput apply. The processing time of the system actually results from the timing in which the building blocks perform the individual operations. If a building block B performs an operation on the result of another block A, then its input event occurs at the same time or later than the output event of $\mathrm{A}$. If it occurs later, then the intermediate data to be passed must be stored in some way until the later time.
We first consider the serial composition of two machines $\mathrm{m}_1$ and $\mathrm{m}_2$ computing functions $\mathrm{f}_1$ and $\mathrm{f}_2$ with worst case processing times $\mathrm{t}_1$ and $t_2$ (Figure 1.8) so that the output events of $\mathrm{m}_1$ are input events for $\mathrm{m}_2$. Then no time is needed to communicate a copy of the output data of $\mathrm{m}_1$ to the input of $\mathrm{m}_2$, and the composition computes the function $\mathrm{f}=\mathrm{f}_2{ }^{\circ} \mathrm{f}_1$ with a worst case processing time $t$ below $t_1+t_2$. Otherwise the process used to communicate the data can be considered as a third machine put in series with the others with a processing time $t_3$ that has to be added to the sum of the others. If we take into account that $t_1$ and $t_2$ are maximum execution times and that the actual execution times for any given input could be smaller at least for one of the circuits, then we can only conclude that:
$$
\max \left(\mathrm{t}_1, \mathrm{t}_2\right) \leq \mathrm{t} \leq \mathrm{t}_1+\mathrm{t}_2
$$
The serial composition does not use the components efficiently for an individual computation. Only after the processing time $t_1$ from applying a new input, does the machine $m_2$ get new valid input data. At this time, $\mathrm{m}_1$ has already completed its processing of the input data and is no longer used for the computation of the final result.
If $s_1$ and $s_2$, are the maximum throughputs of $m_1$ and $m_2$, their composition has the maximum throughput $s$ above satisfying:
$$
s \geq \min \left(s_1, s_2\right)
$$
i.e., the composite machine can process input events at the rate of its slowest building block. Again, this is a safe estimate; the input sequences to $\mathrm{m}_2$ are restricted and could permit a faster rate.
数字硬件系统代写
CS代写|数字硬件系统代写Digital Hardware System代考|TIMING, SYNCHRONIZATION AND MEMORY
除了构建系统的基础算法外，计算的时间安排也将是接下来的一个重要主题。在许多应用中，可用于计算的时 间是有限的。基本定义和分析不依赖于特定技术，而是适用于由构建块构建的各种计算系统。
一个系统接收一个 $n$ 位输入码 $\left(b_0, \ldots, b_{n-1}\right)$ 通过接收每一位来做到这一点 $b_i$ 在一个站点 $\mathrm{si}$ 并且在时间间隔内 $[\mathrm{fi}, \mathrm{ti}]$. 如果其中两个在同一站点输入 $\mathrm{si}=\mathrm{sj}$ ，则输入区间不得重茍; 这些位是串行输入的。一般来说，图穼的 $\mathrm{si}, \mathrm{fi}, \mathrm{ti}$ 在空间和时间上扩展，因此整个输入没有明确定义的时间参考。这同样适用于从系统输出多位代码。为 了简化后面的讨论，输入数据的应用将被认为是在特定时间发生的事件，假设 $n$ 位输入代码同时被应用在 $n$ 不同 的网站。
一旦数据处理机就位，它就不会只使用一次，而是多次用于不同的输入。机器以相应的输出事件响应每个输入 事件 (图 1.7) 。从输入事件到相应输出事件的时间延迟称为处理时间。对于大多数机器，输出事件的时间延迟 不取决于输入事件的时间（称为时不变性的属性)，但它可能取决于输入数据。最大 (最坏情况) 处理时间是 机器的一个重要特性。
CS代写数字硬件系统代写Digital Hardware System代考|Processing Time and Throughput of Composite Circuits
复杂系统的构建块本身就是机器，最坏情况处理时间和吞吐量的定义适用于这些机器。系统的处理时间实际上 是由构建块执行各个操作的时间决定的。如果一个积木 $B$ 对另一个积木 $A$ 的结果进行操作，那么它的输入事件 同时或晩于 $\mathrm{A}$ 的输出事件发生A. 如果稍后发生，那么要传递的中间数据必须以某种方式存储，直到稍后发生。
我们首先考虑两台机器的串联组成 $\mathrm{m}_1$ 和 $\mathrm{m}_2$ 计算功能 $\mathrm{f}_1$ 和 $\mathrm{f}_2$ 最坏情况处理时间 $\mathrm{t}_1$ 和 $t_2$ (图1.8) 这样的输出事件 $\mathrm{m}_1$ 是输入事件 $\mathrm{m}_2$. 然后不需要时间来传达输出数据的副本 $\mathrm{m}_1$ 到的输入 $\mathrm{m}_2$, 组合计算函数 $\mathrm{f}=\mathrm{f}_2{ }^{\circ} \mathrm{f}_1$ 最坏情况处 理时间 $t$ 以下 $t_1+t_2$. 否则，用于传输数据的过程可以被视为与其他机器串联的第三台机器，具有处理时间 $t_3$ 必 须将其添加到其他总和中。如果我们考虑到 $t_1$ 和 $t_2$ 是最大执行时间，并且任何给定输入的实际执行时间至少对于 其中一个电路可能更小，那么我们只能得出结论：
$$
\max \left(\mathrm{t}_1, \mathrm{t}_2\right) \leq \mathrm{t} \leq \mathrm{t}_1+\mathrm{t}_2
$$
串行组合不会有效地使用组件进行单个计算。仅在处理时间后 $t_1$ 通过应用新的输入，机器是否 $m_2$ 获取新的有效 输入数据。此时， $\mathrm{m}_1$ 已经完成了对输入数据的处理，不再用于计算最终结果。
如果 $s_1$ 和 $s_2$, 是最大吞吐量 $m_1$ 和 $m_2$ ，它们的组合具有最大吞吐量 $s$ 以上满足:
$$
s \geq \min \left(s_1, s_2\right)
$$
即，复合机可以以其最慢构建块的速率处理输入事件。同样，这是一个安全的估计；输入序列到 $\mathrm{m}_2$ 受到限制， 可以允许更快的速度。
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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。