MATLAB随机数生成并行化：揭秘随机数生成并行化技术，提升算法并发性

# 1. MATLAB随机数生成概述**

MATLAB随机数生成是生成伪随机数的过程，这些随机数用于各种应用程序，包括仿真、建模和统计分析。MATLAB提供了一系列函数用于生成不同分布的随机数，包括正态分布、均匀分布和泊松分布。这些函数使用伪随机数生成器，该生成器产生一个看似随机但实际上是根据确定性算法生成的数字序列。

# 2. 随机数生成并行化的理论基础

### 2.1 并行计算概念

并行计算是一种利用多个处理单元同时执行计算任务的技术。它通过将任务分解成更小的子任务，并分配给不同的处理单元执行，从而提高计算效率。并行计算有两种主要类型：

- **共享内存并行计算：**所有处理单元共享同一块内存，可以访问相同的数据。
- **分布式内存并行计算：**每个处理单元拥有自己的内存，只能访问自己的数据，需要通过消息传递机制进行通信。

### 2.2 MATLAB并行计算工具箱

MATLAB提供了并行计算工具箱，用于支持并行计算。该工具箱包含一系列函数和工具，可以帮助用户创建和管理并行程序。MATLAB并行计算工具箱主要基于以下技术：

- **并行池：**一个包含多个工作进程的集合，用于执行并行任务。
- **并行循环：**一种特殊类型的循环，可以将循环迭代分配给不同的工作进程并行执行。
- **并行数组：**一种分布在多个工作进程上的数组，可以并行访问和处理。

### 2.3 随机数生成并行化的原理

随机数生成并行化的原理是将随机数生成任务分解成多个子任务，并分配给不同的工作进程并行执行。MATLAB并行计算工具箱提供了 `parfor` 循环，可以将循环迭代分配给不同的工作进程并行执行。

% 创建一个并行池
parpool;

% 并行生成随机数
num_samples = 1000000;
rng(1);  % 设置随机数种子
parfor i = 1:num_samples
    random_numbers(i) = randn();
end

% 关闭并行池
delete(gcp);

在这个示例中，`p