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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• 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

计算机代写|云计算代写cloud computing代考|Workload Data

In order to make a simulation-based evaluation applicable in real world, it is crucial to use workload traces from a real system in experiments [12]. Therefore, the performance of RTDVMC and other DVMC algorithms have been measured with real Cloud workload traffic traces representing time varying resource utilization. Real workload data is provided as part of the CoMon project, a monitoring infrastructure for PlanetLab [49]. Data of CPU usage of thousands of VMs has been collected every $5 \mathrm{~min}$, while these VMs had been hosted in PMs spread globally across 500 locations. Both algorithms have been tested with the PlanetLab workload data of four different days: 6 March, 9 March, 9 April, and 20 April featuring different sets of varying resource demand over time. The characteristics of different PlanetLab workload data is articulated in Table $3.3$.

For each workload, the associated VMs’ release time or workload finishing time have been drawn from monthly VMRT traces of real Cloud, namely, Nectar Cloud. Traces of VMs created in Nectar Cloud over a month along with respective release time of those VMs constitutes the monthly VMRT data. The latest available VMRT data of three different months: November 2013, December 2013, and January 2014 have been used for experiments. To explain more, a single day’s PlanetLab workload data is tested with Nectar VMRT data of three different months offering diverse VMRT distributions, so that the impact of heterogeneous workload finishing time or release time can be analyzed. Histogram of different months of Nectar VMRT data has been articulated through Figs. 3.1, 3.2, and 3.3. The number of VMs in Nectar VMRT data of a month is greater than the number of VMs in the PlanetLab workload data of a day. Therefore, a uniformly distributed random variable has been used to select a smaller set of VMs from monthly Nectar data to match the number of VMs of the daily PlanetLab data. Uniformly distributed random variable proffers the smaller set of VMs with similar VMRT distribution present in the monthly Nectar data.

计算机代写|云计算代写cloud computing代考|Simulation Results Analysis

SRTDVMC and RTDVMC have been simulated under different workload scenarios. Four different days of PlanetLab workload data has been randomly selected (i.e., 6 March, 9 March, 9 April, and 20 April). PlanetLab workload data of every single day featuring varying resource demand over time has then been blended with three diverse sets of VMRT data originated from three different months of Nectar Cloud Data (i.e., Nectar Nov, Nectar Dec, and Nectar Jan) featuring heterogeneous VMRT. Thus, from a single set of daily PlanetLab workload data, three diverse sets of workload data are produced featuring time variant resource demand and diverse workload finishing time, which matches with real Cloud. Both algorithms are reiterated over multiple times for each set of time variant workload representing a unique combination of PlanetLab and Nectar Cloud data, to produce corresponding $\bar{E}_{\mathrm{CDC}}$ and $\bar{\psi}$

Values of $\bar{E}^R$ and $\bar{E}^S$ representing mean CDC energy consumption by RTDVMC set representing difference between mean energy consumption by $R T D V M C$ and mean energy consumption by SRTDVMC for different workload scenarios. In other words, $X_{N T, P L}^E$ represents the minimization of mean energy consumption proffered by SRTDVMC compared to RTDMC for diverse workloads, as articulated in Table 3.4.
$$
X^{\bar{E}}=\left{X_{N T, P L}^{\bar{E}}\right}_{\mid \text {Nectar }|\cdot| P L a b \mid}=\left{\bar{E}{N T, P L}^R-\bar{E}{N T, P L}^S\right}_{\mid \text {Nectar }|\cdot| P L a b \mid}
$$
From experimental results, as portrayed in Fig. $3.7$ and Table 3.4, we can observe that $S R T D V M C$ significantly reduces $\mathrm{CDC}$ energy consumption compared to existing DVMC algorithm. However, one might reject the superiority of SRTDVMC over existing DVMC algorithm based on the argument that no proof of statistical significance has been provided. To address such arguments, in the following section, we have presented diverse statistical testing.

云计算代考

计算机代写|云计算代写cloud computing代考|Workload Data

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为了使基于模拟的评估适用于现实世界，在实验中使用来自真实系统的工作负载跟踪是至关重要的。因此，RTDVMC和其他DVMC算法的性能都是用真实的云工作负载流量跟踪来衡量的，这些跟踪代表着随时间变化的资源利用率。实际工作负载数据是作为CoMon项目的一部分提供的，CoMon是PlanetLab[49]的监视基础设施。每年$5 \mathrm{~min}$收集数千个虚拟机的CPU使用数据，而这些虚拟机托管在分布在全球500个位置的pm中。这两种算法都已经用PlanetLab四个不同日子的工作负载数据进行了测试:3月6日、3月9日、4月9日和4月20日，这些数据具有不同的资源需求集。不同PlanetLab工作负载数据的特征见表$3.3$

对于每个工作负载，关联的vm的释放时间或工作负载完成时间是从真实云(即花蜜云)的每月VMRT跟踪中绘制的。一个月内在花蜜云中创建的虚拟机的轨迹以及这些虚拟机各自的发布时间构成了每月的VMRT数据。实验采用了2013年11月、2013年12月和2014年1月三个月的最新VMRT数据。为了解释得更清楚，我们使用三个不同月的Nectar VMRT数据来测试一天的PlanetLab工作负载数据，提供不同的VMRT分布，这样就可以分析异构工作负载完成时间或发布时间的影响。花蜜VMRT数据不同月份的直方图通过图3.1、3.2和3.3进行了连接。一个月的Nectar VMRT数据中的虚拟机数量大于一天PlanetLab工作负载数据中的虚拟机数量。因此，我们使用均匀分布的随机变量，从每月的花蜜数据中选择更小的一组虚拟机，以匹配每天PlanetLab数据中的虚拟机数量。均匀分布随机变量提供了在每月的Nectar数据中具有相似VMRT分布的更小的vm集合

计算机代写|云计算代写cloud computing代考|模拟结果分析

.模拟结果分析 SRTDVMC和RTDVMC在不同的工作负载场景下进行了模拟。随机选择了PlanetLab工作负载数据的四个不同的日子(即3月6日、3月9日、4月9日和4月20日)。PlanetLab每天的工作量数据随着时间的推移呈现不同的资源需求，然后与三组不同的VMRT数据混合，这些数据来自三个不同月份的花蜜云数据(即花蜜11月、花蜜12月和花蜜1月)，具有不同的VMRT。这样，从一组每日PlanetLab工作负载数据中，可以生成三组不同的工作负载数据，这些数据具有时变的资源需求和不同的工作负载完成时间，与真实的Cloud相匹配。对于每一组代表PlanetLab和Nectar Cloud数据独特组合的时变工作负载，这两种算法都要重复多次，以生成相应的$\bar{E}_{\mathrm{CDC}}$和$\bar{\psi}$

的值 $\bar{E}^R$ 和 $\bar{E}^S$ RTDVMC集表示CDC平均能耗 $R T D V M C$ 以及SRTDVMC在不同工作负载场景下的平均能耗。换句话说， $X_{N T, P L}^E$ 表示SRTDVMC相对于RTDMC在不同工作负载下提供的平均能耗的最小值，如表3.4所示$$
X^{\bar{E}}=\left{X_{N T, P L}^{\bar{E}}\right}{\mid \text {Nectar }|\cdot| P L a b \mid}=\left{\bar{E}{N T, P L}^R-\bar{E}{N T, P L}^S\right}{\mid \text {Nectar }|\cdot| P L a b \mid}
$$
从实验结果，如图所示。 $3.7$ 和表3.4，我们可以观察到 $S R T D V M C$ 显著减少 $\mathrm{CDC}$ 相比现有DVMC算法的能耗。然而，有人可能会拒绝SRTDVMC优于现有DVMC算法，理由是没有提供统计显著性的证据。为了解决这些争论，在下一节中，我们介绍了各种统计检验

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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。