编译原理:解析外层变量引用与编译过程

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"辛明影教授的计算机学院课程——编译原理的相关教学资料,涵盖了编译器的基本结构、高级语言语法、词法分析、语法分析、语义分析、存储分配、代码优化和目标代码生成等内容。课程采用自顶向下、问题驱动的教学方式,并通过实验加深理解,旨在让学生掌握设计与构造程序设计语言编译程序的原理和方法。" 在编译原理的学习中,我们首先要理解编译器的角色和工作流程。编译器是一个将源代码(通常为高级语言)转换为目标代码(如机器语言或汇编语言)的程序。这一过程包括多个阶段,每个阶段都至关重要。 1. **词法分析**:编译器首先进行词法分析,也称为扫描或分词,这个阶段将源代码分解为一个个的词汇单元,即Token。例如,识别出变量名、关键字、运算符等。 2. **语法分析**:词法分析后的Token流会被送入语法分析器,该阶段根据语言的语法规则,构建抽象语法树(AST)。这个过程通常使用上下文无关文法(CFG)来描述。 3. **语义分析及中间代码生成**:在语法正确的基础上,编译器进行语义分析,检查代码的逻辑和类型一致性,并生成中间代码,如三地址码,这是一种简化了的虚拟指令集,便于后续优化和目标代码生成。 4. **代码优化**:优化阶段通过对中间代码进行变换,提高目标代码的效率,例如删除冗余计算、死代码消除、循环展开等。 5. **目标代码生成**:最后,编译器将中间代码转换为特定机器架构的目标代码,这些代码可以直接由硬件执行。 在描述的场景中,提到的“在现行过程中引用了某一外层k的变量x”,这涉及到函数调用时的变量作用域和存储管理。当一个内层函数(如P2)引用外层函数(如P1)的变量x时,编译器需要处理变量的存储和访问。在调用P2时,可能会保存外层函数的环境,即将变量x的地址保存在堆栈中,然后在P2中通过相对堆栈指针(SP)的偏移量访问。指令“LD R1,(d+k)[SP]”和“LD R2,X[R1]”就是这种访问机制的体现,它们分别用于加载变量地址和获取变量值。 课程中强调了预备知识,包括形式语言与自动机、至少两门高级程序设计语言、汇编语言以及数据结构,这些都是学习编译原理的基础。同时,教学设计注重实践和应用,鼓励学生通过实验和项目来深化理论知识的理解。 编译原理是计算机科学中的核心课程,它不仅涉及语言的解析和转换,还涉及到程序执行的底层细节,是连接高级编程语言和实际机器执行的关键桥梁。通过深入学习编译原理,开发者可以更好地理解和优化程序,甚至设计新的编程语言。

一、 考虑如下总体回归模型,或数据生成过程(Data Generating Process,DGP): y=2+3x1+4x2+u,若假定解释变量服从正态分布:x1~N(3,4)与 x2~N(2,9),扰动项服从 正态分布:u~N(0,4),假定样本容量 n 为 50。 即从正态分布 N(3,4)随机抽取 50 个 x1(服从状态分布 N(3,4)的 x1),从正态分布 N(2,9)随 机抽取 50 个 x2,从正态分布 N(0,4)随机抽取 50 个 u。然后根据总体回归模型 y=2+3x1+4x2+u 得到相应的被解释变量 y。 1、数据生成后,用命令展示全样本的变量名、存储类型、显示格式、数字-文字对应表、 变量标签的描述性统计信息。 2、用命令展示一下变量 y、变量 x1 与 x2 的观测值个数、均值、方差、最大值、最小值 的描述统计信息。 3、在屏幕上展示(打印、显示)出所有变量的第 5-10 个观测值的信息。 4、展现 y 与 x1、x2 之间的相关系数信息,请加入显著性水平。用文字说明 y、x1、x2 间是否相关? 5、把 y 与 x1 的散点图及 y 与 x1 间的拟合图画在同一张图上。 6、把 y 与 x2 的散点图及 y 与 x2 间的拟合图画在同一张图上。 7、接下来根据得到的 y 与 x1、x2 进行多元线性回归,得到样本回归函数(SRF),样本 回归函数的参数值是多少,并与总体回归函数的参数值做比较。 8、若希望每次试验时都能复现结果,请修改代码,使得每次都能复现结果。 9、接下来进行 1000 次多元线性回归模拟,每一次回归都能得到一个样本回归函数(SRF), 计算这 1000 次回归得到的 2 个解释变量参数以及常数项的平均值,并与总体回归函数 的参数值做比较

2023-06-07 上传