Matlab并行计算for循环

一、Matlab For循环

在matlab中，for循环是一种常见的循环结构，可以完成对向量、矩阵等数据结构中的元素进行遍历、操作的操作。下面是Matlab for循环的基本语法：

for index = values
    statement1
    statement2
    ...
end

其中，index 是迭代变量，values 是迭代列表，定义了每一次循环迭代的长度与规则。其中Index通过按values顺序迭代，每次迭代一个传递的值。在循环体(statement)中，可以执行任何语句，包括另一个循环。使用“end”表示循环体的结束。

二、Matlab For循环数组运算

与其他编程语言类似，Matlab也支持对数组进行for循环操作。一个常见的例子就是矩阵相乘。

a = [1,2;3,4];
b = [1,1;1,1];
c = zeros(size(a));
for i=1:size(a,1)
    for j=1:size(a,2)
        for k=1:size(b,2)
            c(i,j) = c(i,j) + a(i,k) * b(k,j);
        end
    end
end

上面的代码利用了双重循环将矩阵 c 的每一个元素计算出来。但这个过程确实比较慢，因为它并没有利用 MatLab 的优化矩阵运算程序库。

三、Matlab并行循环

为了提高程序的并行化处理能力，MatLab引入了PCT（Parallel Computing Toolbox，MatLab并行计算工具箱）生成并行循环。Matlab的并行循环通过修改MatLab的for循环结构来实现， 改写后的for循环与普通的for循环有相同的语法，都是完全交换不同迭代的顺序。

tic
parfor i=1:100
    c(i) = a(i)^2;
end
toc

这个例子中，变量 i 是在每个工作进程（worker）之间自动分配的，这样每个进程只需要处理它所分配的那一部分。parfor 的语法和 for 循环非常类似，只是把 for 换成了 parfor，然后程序就能自动地把循环分配到多个进程中。

四、Matlab的for循环语句怎么写

Matlab for循环语句的写法与其他编程语言有些许不同。Matlab for循环通常使用向量表达式，也可以使用起始值、步长及结束值表达式的集合。以下是一个基本的 for 循环语句的例子：

for i=1:10
    disp(i);
end

对于序列式的循环，Matlab还提供了一个语句 step，可以在迭代中控制循环的情况。该语句使用范围函数的输出，可以指定要迭代的步长。例如：

for i=1:step:n
    % body of for loop
end

五、Matlab GPU并行计算

MatLab 还支持使用 GPU 进行并行计算，可通过GPU环境加速算法的计算速度。

%使用GPU计算数组
A = gpuArray(rand(10000));
B = gpuArray(rand(10000));
C = A*B;

%使用GPU计算单个数学函数
D = gpuArray(rand(10000,1));
E = fft(D);

注意，所有数组操作都要使用 gpuArray 函数将数组放入 GPU 内存。

六、并行计算Matlab

在MatLab中，计算密集型的算法常常是串行计算，这样的计算一旦需要的时间超过30秒，就会耗费比较多的时间。因此，使用并行计算来处理复杂的算法问题是非常必要和有意义的。

针对要并行的计算部分，Matlab提供了如下两种基本的并行方式：

1. 将任务划分成为小块大小相等的几个子任务，并由多个线程同时处理，从而提高处理速度；
2. 将任务集合分开放到不同的线程之间处理，线程之间通过共享内存的方式交互信息来完成任务。

代码示例

%Matlab For循环
for index = values
    statement1
    statement2
    ...
end

%Matlab For循环数组运算
a = [1,2;3,4];
b = [1,1;1,1];
c = zeros(size(a));
for i=1:size(a,1)
    for j=1:size(a,2)
        for k=1:size(b,2)
            c(i,j) = c(i,j) + a(i,k) * b(k,j);
        end
    end
end

%Matlab并行循环  
tic
parfor i=1:100
    c(i) = a(i)^2;
end
toc

%Matlab的for循环语句怎么写
for i=1:10
    disp(i);
end

%Matlab GPU并行计算
A = gpuArray(rand(10000));
B = gpuArray(rand(10000));
C = A*B;
D = gpuArray(rand(10000,1));
E = fft(D);

%并行计算Matlab
%详见PCT Parallel Computing Toolbox相关文档