如果你也在 怎样代写并行计算Parallel Computing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。

并行计算是同时使用多个处理元素来解决任何问题。问题被分解成指令，并被同时解决，因为每个被应用于工作的资源都在同时工作。

assignmentutor-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写并行计算Parallel Computing方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写并行计算Parallel Computing方面经验极为丰富，各种代写并行计算Parallel Computing相关的作业也就用不着说。

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:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等楖率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (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|并行计算代写Parallel Computing代考|Floating Point Numbers

The IEEE standard makes computers work with floating point numbers. The point will be floating around within the number representation. It is conceptionally close to our second variant from the introductory thought experiment: However, we write down the format with an explicit exponent, and we let the exponent determine where the decimal point is. The point does not float around in the bit representation, but it floats around in the real representation. Lets derive this format step by step.

We start our introduction into machine data representations with a simple observation: we need normalisation. It is obvious that $a \cdot b c d \cdot 10^{4}=a b . c d \cdot 10^{3}$. Whenever we write down a number, we have some degree of freedom. Lets exploit this degree of freedom-well, lets actually remove it-and always move the point to the left such that the leading digit is 1 . This makes the notation unique, as we work in a binary world. So let $a b .\left.c d \cdot 2^{4}\right|{2}$ be a number that is not normalised. The same number $a .\left.b c d \cdot 2^{5}\right|{2}=1 .\left.b c d \cdot 2^{5}\right|_{2}$ is normalised.

Definition $4.2$ (Normalised number representation) If a number is written down as
$$
\hat{\imath}=(-1)^{\hat{s}}\left(1+\sum_{i=1}^{S-1} \hat{x}_{i} 2^{-i}\right) \cdot 2 \cdots,
$$
it is in its normalised representation.
Normalisation is nice to realise (in hardware or software): It requires bit shifts which is something computers are really good at:

In the upper representations, there are four zeroes to the left of the leftmost digit $1 .$ If we assume that the one and only bit left of the decimal point should be a one, then we have to move all the digits four positions to the left. This is called a bit shift. Before the shift, we had an exponent of $\left.4\right|{10}=\left.100\right|{2}$ which we have to reduce in return.

I emphasise that the discussion of the exponent above is “wrong”. We’ll discuss that in a minute. However, the principle idea holds: Hardware shifts around the bits, a process we call normalisation.

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|The IEEE Format

Once we write down any (non-integer) number as
$$
\hat{x}=(-1)^{\hat{s}}\left(1+\sum_{i=1}^{S-1} \hat{x}{i} 2^{-i}\right) \cdot 2^{E} $$ the bit sequence is a unique representation of the number $x$. It consists of $S$ significant bits of which one bit is sacrificed for the sign bit $\hat{s}$. The $\hat{x}{i}$ are the bits after the decimal point. The significand ${ }^{1}$ is supplemented by $E$ exponent bits for the exponent. Other names for significand are fraction or mantissa.

Problems result from the fact that we have to squeeze this representation into a finite number of bits. Lets assume that we have 24 bits for the significand plus sign.

One bit is “lost” for the sign. This leaves us with 23 bits. We get one back, as we do not have to store the leading 1 bit of the normalised representation. We know it has to be there as we have defined normalisation that way. There is no point in storing it. As a consequence, we know exactly how many bits we have available to store the significand. For a 32-bit floating point number, we use 23 bits for all the significant bits right from the decimal point. This is C’s $\mathrm{f}$ loat. For a 64-bit number, a $C$ double, we use 52 bits (Table $4.1)$.

Definition $4.3$ (Truncation as rounding) If we take a normalised floating point number of any bit count and squeeze it into the (IEEE) floating point number, we might throw bits away. We truncate the representation such that it fits into our predefined number of bits. Effectively, this is rounding or chopping off. The other way round, we might have to add bits as we move the significand to the left. In this case, we add either $1 \mathrm{~s}$ or $0 \mathrm{~s}$. Both of them might be the wrong thing to add (compared to the exact math), so we effectively add garbage.

并行计算代考

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|Floating Point Numbers

IEEE 标准使计算机能够处理浮点数。该点将在数字表示中浮动。它在概念上接近于介绍性思想实验的第二个变体：但是，我们用明确的指数写下格式，并让指数确 定小数点的位置。该点在位表示中不浮动，但在实际表示中浮动。让我们一步一步推导出这种格式。
我们从一个简单的观察开始介绍机器数据表示: 我们需要规范化。很明显， $a \cdot b c d \cdot 10^{4}=a b . c d \cdot 10^{3}$. 每当我们写下一个数字时，我们都有一定程度的自由度。 让我们利用这个自由度一一好吧，让我们实际移除它一并且总是将点向左移动，使得前导数字是 1 。当我们在二进制世界中工作时，这使得符号独一无二。所
定义 $4.2$ (标准化数字表示) 如果一个数字写成
$$
\hat{\imath}=(-1)^{\hat{s}}\left(1+\sum_{i=1}^{S-1} \hat{x}_{i} 2^{-i}\right) \cdot 2 \cdots
$$
它在其标准化表示中。
规范化很容易实现（在硬件或软件中）：它需要移位，这是计算机真正擅长的:
在上面的表示中，最左边的数字左边有四个零1.如果我们假设小数点左边唯一的一位应该是一，那么我们必须将所有数字向左移动四位。这称为位移。在转变之 前，我们有一个指数 $4|10=100| 2$ 作为回报，我们必须减少。
我强调上面对指数的讨论是“错误的”。我们将在一分钟内讨论这个问题。然而，原理是：硬件围绕位移动，我们称之为标准化的过程。

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|The IEEE Format

一旦我们写下任何 (非整数) 数字为
$$
\hat{x}=(-1)^{\hat{s}}\left(1+\sum_{i=1}^{S-1} \hat{x} i 2^{-i}\right) \cdot 2^{E}
$$
位序列是数字的唯一表示 $x$. 它包括 $S$ 其中一位被牺牲为符号位的有效位 $\hat{s}$. 这 $\hat{x}$ 是小数点后的位。有效数字 ${ }^{1}$ 由 $E$ 指数的指数位。有效数的其他名称是分数或尾数。
问题源于我们必须将这种表示压缩到有限数量的位中。假设我们有 24 位的有效位加号。
符号“至失“了一位。这给我们留下了 23 位。我们得到了一个回报，因为我们不必存储标准化表示的前 1 位。我们知道它必须在那里，因为我们已经以这种方式定 义了标准化。存储它没有意义。因此，我们确切地知道有多少位可用于存储有效位。对于 32 位浮点数，我们使用 23 位作为从小数点开始的所有有效位。这是C的 f洛特。对于 64 位数字，一个C双倍，我们使用 52 位 (表 $4.1$ ).
定义 $4.3$ (截断作为舍入) 如果我们取任何位数的归一化浮点数并将其压缩到 (IEEE) 浮点数中，我们可能会丟弃位。我们截断表示，使其适合我们预定义的位 数。实际上，这是四舍五入或截断。反过来，我们可能必须在将有效位向左移动时添加位。在这种情况下，我们添加 $1 \mathrm{~s}$ 或者 $0 \mathrm{~s}$. 两者都可能是错误的添加（与精 确的数学相比)，所以我们有效地添加了垃圾。

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

assignmentutor™作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写