MATLAB分布式计算：多客户端参数评估技术

本文介绍了一种在多台通过网络连接的Windows机器上，使用MATLAB进行分布式计算的方法。该方法可以在不使用MATLAB分布式计算工具箱的情况下实现代码的持续循环执行。尽管默认配置需要并行计算工具箱，但可以进行相应修改以适应不使用该工具箱的环境。以下知识点将详细介绍该分布式计算方法的相关内容： 1. 分布式计算简介：分布式计算是一种计算模式，它将一个大的计算任务分解成许多小的部分，然后将这些部分分发到多个计算节点上同时进行计算，最后将计算结果汇总起来得到最终结果。这种方法可以大幅提高计算效率，尤其适用于计算密集型任务。 2. MATLAB分布式计算工具箱：MATLAB提供了一个分布式计算工具箱（Distributed Computing Toolbox），它允许用户在多个处理器或机器上分布计算任务。工具箱提供了一系列函数来管理分布式数组和并行计算任务。该工具箱支持多种计算平台，包括本地集群和云服务。 3. 并行计算工具箱：并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox）是MATLAB中用于进行并行计算的工具箱，它提供了parfor循环、spmd语句、分布式数组等机制，以简化并行编程和利用多核处理器进行加速计算。 4. 本方法的特点：本方法允许用户在普通的Windows机器上进行分布式计算，无需使用特定的工具箱。它能够自动处理数据的保存、传输、任务的分配和执行以及结果的收集，提供了类似parfor循环的无缝执行体验。 5. 客户端机器的配置：该分布式计算方法适用于连接网络的、安装了MATLAB的Windows机器。客户端机器可以是常规的个人电脑，只要有足够的RAM即可在后台运行计算任务，不会影响用户的日常工作。 6. RAM和后台运行：当使用Windows 7或更高版本时，即使***B窗口在后台运行，其性能和工作流程也不会受到影响。这为用户在不牺牲机器性能的情况下进行后台计算提供了可能。 7. 参数元胞数组的计算：该方法专为在多个客户端计算机上的参数元胞数组上计算函数而设计。用户可以定义一个函数句柄，并将参数以元胞数组的形式分配到不同的客户端进行计算。 8. 文件压缩与传输：系统会自动压缩包含路径文件，并将其发送到客户端机器上，这降低了网络传输的数据量并加快了传输速度。 9. 执行监控与结果返回：该方法包含了对客户端中GUI执行状态的监控，以及在所有客户端完成处理后对结果的读取和返回。 10. 使用场景与优势：适用于需要在多个客户端上执行复杂计算的场景，尤其在需要高效利用现有资源，且对计算速度有较高要求的应用中。该方法避免了对专用昂贵硬件的需求，适用于资源有限的环境。 11. 缺点与局限性：虽然该方法提供了便利，但仍然存在一些局限性。例如，它依赖于网络连接的稳定性，任何网络问题都可能影响到计算任务的执行。此外，对于大规模的分布式计算任务，处理速度可能受限于客户端机器的性能和网络带宽。 12. 源代码的获取与使用：需要获取源代码的用户可以访问名为"distributedCompute-master"的压缩包文件。通过该文件，用户可以部署和使用分布式计算系统，实现跨多台Windows机器的并行计算。 综上所述，本文介绍的分布式计算方法为用户提供了在多个客户端机器上使用MATLAB进行并行计算的强大工具，特别是对于那些希望在不进行大规模投资的前提下提高计算能力的用户来说，该方法无疑具有巨大的吸引力和应用价值。