matlab pdr实验代码

MATLAB是一种功能强大的数学软件，它的PDR（Parallel Distributed Random）实验代码可用于实现并行分布的随机算法。以下是一个简单的PDR实验代码的示例：

% 设置实验参数
num_iterations = 100; % 迭代次数
num_processors = 4; % 处理器数量

% 初始化分布式数据存储
data = DistributedData(); % 自定义的分布式数据结构

% 在每个处理器上生成随机数
spmd
    data.Value = randi([1 10], 1, num_iterations, 'distributed');
end

% 并行迭代计算
for iteration = 1:num_iterations
    spmd
        % 获取每个处理器的数据
        local_data = getLocalPart(data);

        % 计算每个处理器的结果
        local_result = calculate(local_data(iteration));

        % 将每个处理器的结果聚合到一个结果向量中
        result(iteration) = gather(local_result);
    end
end

% 显示结果
disp(result);

在这个示例代码中，我们首先设置了实验的参数，包括迭代次数和处理器数量。然后，我们使用`DistributedData`类初始化一个分布式的数据存储对象，该对象可以在各个处理器之间进行数据共享。

接下来，我们使用`spmd`（Single Program Multiple Data）块，在每个处理器上生成随机数，并将其存储在分布式数据对象中。

然后，我们使用`for`循环对每一次迭代进行并行计算。在每次迭代中，我们首先使用`spmd`块获取每个处理器的数据，然后针对每个处理器的数据进行计算，将计算结果存储在本地结果变量中。最后，我们使用`gather`函数将每个处理器的结果聚合到一个结果向量中。

最后，在代码的最后，我们显示了计算得到的结果。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际的PDR实验可能需要更复杂的计算和数据处理。同时，还需要根据具体的实验要求和算法设计进行代码的修改和调整。