：MATLAB 2015b并行计算实战：加速代码执行和提高效率

# 1. 并行计算简介**

并行计算是一种计算方法，它将一个大型计算任务分解成多个较小的任务，这些任务可以同时在多台计算机或多核处理器上执行。这种方法可以显著提高计算效率，尤其是在处理海量数据或复杂计算时。

并行计算的优势在于：

* **缩短计算时间：**通过同时执行多个任务，并行计算可以大幅减少计算时间。
* **提高资源利用率：**并行计算可以充分利用多核处理器或计算机集群的资源，提高硬件利用率。
* **处理复杂问题：**并行计算可以解决传统串行计算难以处理的大型或复杂问题。

# 2. MATLAB 并行计算的基础**

**2.1 并行计算的原理和优势**

并行计算是一种利用多个处理核心或计算机同时执行任务的技术，以提高计算速度和效率。它通过将任务分解成更小的子任务，然后在多个处理器上同时执行这些子任务来实现。

**优势：**

* **提高计算速度：**并行计算可以大幅缩短计算时间，特别是在处理大数据集或复杂算法时。
* **提高效率：**并行计算可以充分利用计算机的处理能力，减少闲置时间。
* **可扩展性：**并行计算可以轻松扩展到更多处理器或计算机，以满足不断增长的计算需求。

**2.2 MATLAB 并行计算工具箱概述**

MATLAB 提供了全面的并行计算工具箱，包括：

* **Parallel Computing Toolbox：**提供并行化 for 循环、任务并行和 GPU 并行等功能。
* **Distributed Computing Toolbox：**支持分布式并行计算，允许在多台计算机上执行任务。
* **GPU Coder：**将 MATLAB 代码编译为可运行在 GPU 上的代码，以提高性能。

**2.3 并行计算的编程模型**

MATLAB 支持多种并行计算编程模型：

* **共享内存模型：**多个处理器共享同一块内存，可以同时访问和修改数据。
* **分布式内存模型：**每个处理器都有自己的内存，需要通过消息传递进行通信。
* **混合模型：**结合共享内存和分布式内存模型，提供灵活性和性能。

**代码示例：**

% 并行化 for 循环
parfor i = 1:1000
    % 执行任务
end

**逻辑分析：**

该代码使用并行 for 循环将循环任务分配给多个处理器，同时执行。

**参数说明：**

* `parfor`：并行 for 循环命令。
* `i`：循环变量。
* `1:1000`：循环范围。

# 3. 并行编程实践

### 3.1 并行化 for 循环

MATLAB 中最简单的并行化方法之一是并行化 for 循环。这可以通过使用 `parfor` 循环来实现，它与常规 for 循环类似，但它会在多个工作线程上并行执行循环体。

% 普通的 for 循环
for i = 1:100