MATLAB并行计算教程：Windows分布式平台搭建与应用

"该资源主要介绍了如何在MATLAB中进行并行计算，特别是提交工作、等待任务完成以及获取结果的步骤。同时，还涉及到MATLAB并行计算平台的底层架构和搭建过程，包括MATLAB软件的安装、启动、配置以及分布式计算引擎（MDCE）的安装和使用。" 在MATLAB中进行并行计算可以帮助用户充分利用多核处理器或分布式计算资源，提高计算效率。本资源主要讲解了以下知识点： 1. **提交工作**：通过`submit`函数提交并行任务。例如，`submit(job1)`用于提交名为`job1`的工作。 2. **等待任务状态**：使用`waitForState`函数监控任务状态，直到其变为指定状态。在示例中，`waitForState(job1, 'finished')`会等待`job1`完成。 3. **返回结果**：`getAllOutputArguments`函数用于获取所有输出参数。在给出的例子中，`results`是一个包含三个元素的元胞数组，`results{1}`、`results{2}`和`results{3}`分别代表三个任务的结果。 4. **MATLAB并行平台底层架构**：并行计算平台由"警察"（MDCE）、"老板"（Job Manager）和"工人"（Worker）组成。MDCE负责维护平台，Job Manager管理任务分配，而Worker执行实际的计算任务。 5. **MATLAB并行平台搭建**：安装过程中需确保包括MDCS、LicenseManager和Parallel Computing Toolbox等组件。启动前需开启MatlabLicenseServer，并可能需要关闭防火墙和添加相关目录到环境变量。安装MDCE并配置Job Manager是搭建过程的关键步骤。 6. **MATLABR2009b的安装及启动**：详细介绍了安装过程和启动前的准备，包括必须安装的产品、启动MatlabLicenseServer的方法，以及环境变量的设置。 7. **配置Job Manager**：通过`Parallel > Manage Configurations`菜单创建新的Job Manager配置，设置Scheduler和Jobs的相关参数，如计算机名称和工作进程数量。 在实际应用中，理解并行计算的基本原理和MATLAB提供的相关工具是提升计算性能的关键。通过以上步骤，用户可以构建并运行自己的并行计算任务，有效利用计算资源，加速计算密集型任务的执行。