Matlab并行程序设计实战：源代码解析与应用

本书《实战Matlab之并行程序设计》是面向Matlab编程者的一本实用指南，专注于Matlab环境下的并行程序设计，详细介绍了如何通过Matlab的并行计算工具箱进行高效的并行编程。Matlab作为一种高级的数值计算和可视化编程语言，广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等众多领域。其并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox）提供了丰富的并行编程接口，使得用户能够有效地利用多核处理器和分布式计算资源来加速复杂的数值计算和数据处理任务。 书中不仅涵盖了并行计算的基础知识，而且通过具体的代码示例展示了Matlab并行编程的多种应用情景。这对于提升Matlab用户的编程能力、优化计算资源的使用以及开发高性能的数值计算应用具有重要的指导意义。考虑到并行编程的复杂性和多样性，本书提供的代码涵盖了从简单到复杂的多个层次，旨在帮助读者逐步深入理解并行计算的原理和实现方法。 并行编程在Matlab中的实现方式主要有以下几种： 1. 内置的并行函数：Matlab提供了一系列内置的并行函数，如parfor、spmd、batch等，这些函数可以用来创建并行循环、并行脚本和作业等，是实现并行编程的基本工具。 2. 分布式数组：分布式数组是Matlab中并行计算的核心概念之一，它允许用户将大型矩阵分散到多个工作进程中，通过分布式计算进行数据处理和运算，从而提高运算效率。 3. 自定义并行算法：除了使用Matlab内置的并行工具之外，高级用户还可以通过自定义并行算法来优化特定的计算任务。这需要深入理解并行计算的原理和Matlab的编程机制。 4. GPU计算：Matlab支持GPU计算，允许利用图形处理器（GPU）的并行计算能力来加速数值计算和图像处理等任务。这涉及到Matlab的GPU计算工具箱。 5. 多节点并行计算：对于需要大量计算资源的任务，Matlab可以扩展到多节点的并行计算环境。这通常需要借助MATLAB Distributed Computing Server，它能够在集群或者云计算环境中部署并行任务。 本书提供的代码示例包括但不限于上述内容，涵盖了各种并行计算场景。读者可以通过阅读源代码，理解并行算法的设计思路，掌握如何将复杂的数值问题转化为适合并行处理的形式。此外，代码的组织结构和使用说明也很可能包含在书中，为读者提供实际编程时的参考。 从压缩包子文件的文件名称列表中，我们可以推断文件中可能包含的资源是一系列Matlab代码文件，这些文件是与并行程序设计相关的源代码示例。读者通过学习这些代码，可以更加直观地感受到并行计算在实际问题中的应用，进一步加深对Matlab并行编程技术的理解和掌握。代码可能包括但不限于具体的函数定义、脚本、GPU加速示例、多节点任务调度以及性能分析和优化策略等内容。学习这些代码有助于提高处理大规模数值计算问题的效率，是Matlab开发者提升其并行编程技能的宝贵资源。