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计算机系统结构指的是计算机系统的内部组件的结构。现代计算机通常有一个冯-诺依曼结构，其中包括：一个处理器；一个存储指令和数据的存储单元；输入和输出设备的连接；以及数据的二级存储。

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• Statistical Computing 统计计算
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• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

电子工程代写|计算机系统结构代写Computer Systems Architecture代考|Implementation and Assembly in Hardware

The hardware abstraction level of Chisel is not so different from VHDL or Verilog. Hardware is described at the register transfer level. However, the power of Chisel lies in that Chisel is a language embedded in Scala [15], a modern general-purpose programming language. Scala itself runs on top of the JVM and can use libraries written in Java. Therefore, all these libraries and a modern object oriented and functional language are available at hardware construction time.

One of the first tools a processor developer needs is an assembler. A common approach is to write an assembler in some general-purpose language, e.g., Java, and spit out a VHDL table for the code that shall go into the ROM. This approach is also used for generating any hardware table which is needed, such as for function lookup or binary to binary-coded-decimal translation. As we can read in data with Scala and then generate a hardware table from Scala, the assembler can now instead generate a binary file that we read in at hardware construction time.

We have, however, gone a step further and have written the assembler itself in Scala, invoking it at hardware generation time, reading in the assembler code, and directly generating the hardware table to the ROM. With the power of the Scala match statement the assembler itself is just a handful of lines of code. Figure 2 shows this statement, which is the core of the assembler. The full assembler is less than 100 lines of code and was written in a few hours.

电子工程代写|计算机系统结构代写Computer Systems Architecture代考|Simulation and Testing

Chisel supports testing of hardware with a so-called tester. Within the tester one sets input signals with poke, advances the simulation by one clock cycle with step, and reads signals with peek. This is similar to a testbench in VHDL, except that the tester is written in Scala with the full power of a general purpose language available.

Furthermore, the tester also generates waveforms that can be inspected with ModelSim or gtkwave. We used this form of testing for the initial design.

As a next step, we wrote some test programs in assembly code with the convention that the test shall result in a zero in the accumulator at the end of the program. Furthermore, we defined an IO instruction to mark the end of the program. The testing against the zero in the accumulator has been integrated into the tester. With a handful of assembler programs we have, with minimal effort, achieved a first regression test.

As a further step, we have implemented a software simulator for Lipsi in Scala. The software simulator reuses the assembler that was written in the context of the hardware generation. Having a software simulator of Chisel opens up for testing of the hardware with co-simulation. As the hardware and the software simulator for Lipsi are all written in the same language (Scala with the Chisel library) it is possible to execute both together. Therefore, we also implemented a tester that executes the Lipsi hardware and the software simulation in lock step and compares the content of the program counter and the accumulator at every clock cycle. As all data will pass through the accumulator any error in the implementation (hardware of software simulator) will manifest itself at some stage as a difference in the accumulator.

The assembly of code and co-simulation of hardware and a software simulator in the very same language shows the power of Chisel as a hardware construction language. This usage of Chisel/Scala is probably just scratching the surface of new approaches to hardware design and testing.

With two implementations of Lipsi available, we can also explore random testing. As a next step, we plan to generate random byte patterns, which result in random instructions, and to compare the execution of the hardware and software simulator.

计算机系统结构代考

电子工程代写|计算机系统结构代写Computer Systems Architecture代考|Implementation and Assembly in Hardware

Chisel 的硬件抽象级别与 VHDL 或 Verilog 没有太大区别。硬件在寄存器传输级别进行描述。然而，Chisel 的强大之处在于，Chisel 是一种嵌入在现代通用编程语言 Scala [15] 中的语言。Scala 本身运行在 JVM 之上，并且可以使用用 Java 编写的库。因此，所有这些库和现代面向对象的函数式语言都可以在硬件构建时使用。

处理器开发人员需要的第一个工具是汇编程序。一种常见的方法是用某种通用语言（例如Java）编写汇编程序，并为要进入ROM 的代码生成一个VHDL 表。这种方法也用于生成任何需要的硬件表，例如函数查找或二进制到二进制编码的十进制转换。由于我们可以使用 Scala 读入数据，然后从 Scala 生成硬件表，因此汇编器现在可以生成我们在硬件构建时读入的二进制文件。

然而，我们更进一步，用 Scala 编写了汇编程序本身，在硬件生成时调用它，读入汇编代码，并直接将硬件表生成到 ROM。借助 Scala match 语句的强大功能，汇编器本身只需几行代码。图 2 显示了该语句，它是汇编程序的核心。完整的汇编程序不到 100 行代码，并在几个小时内编写完成。

电子工程代写|计算机系统结构代写Computer Systems Architecture代考|Simulation and Testing

Chisel 支持使用所谓的测试仪测试硬件。在测试仪中，用 poke 设置输入信号，用 step 将模拟推进一个时钟周期，用 peek 读取信号。这类似于 VHDL 中的测试平台，只是测试器是用 Scala 编写的，具有可用的通用语言的全部功能。

此外，测试仪还生成可以使用 ModelSim 或 gtkwave 进行检查的波形。我们将这种形式的测试用于初始设计。

下一步，我们用汇编代码编写了一些测试程序，约定测试应在程序末尾的累加器中产生零。此外，我们定义了一条 IO 指令来标记程序的结束。累加器中对零的测试已集成到测试仪中。通过少量的汇编程序，我们以最小的努力完成了第一次回归测试。

作为进一步的步骤，我们在 Scala 中为 Lipsi 实现了一个软件模拟器。软件模拟器重用在硬件生成上下文中编写的汇编程序。拥有 Chisel 的软件模拟器可以通过协同仿真来测试硬件。由于 Lipsi 的硬件和软件模拟器都是用同一种语言（Scala 和 Chisel 库）编写的，因此可以一起执行。因此，我们还实现了一个测试器，它以锁步执行 Lipsi 硬件和软件模拟，并在每个时钟周期比较程序计数器和累加器的内容。由于所有数据都将通过累加器，因此实现中的任何错误（软件模拟器的硬件）都会在某个阶段表现为累加器中的差异。

代码的汇编以及硬件和软件模拟器的协同仿真在同一种语言中展示了 Chisel 作为硬件构建语言的强大功能。Chisel/Scala 的这种用法可能只是触及硬件设计和测试新方法的皮毛。

有了 Lipsi 的两种实现，我们还可以探索随机测试。作为下一步，我们计划生成随机字节模式，从而产生随机指令，并比较硬件和软件模拟器的执行情况。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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。

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