Matlab並行計算for循環

一、Matlab For循環

在matlab中，for循環是一種常見的循環結構，可以完成對向量、矩陣等數據結構中的元素進行遍歷、操作的操作。下面是Matlab for循環的基本語法：

for index = values
    statement1
    statement2
    ...
end

其中，index 是迭代變量，values 是迭代列表，定義了每一次循環迭代的長度與規則。其中Index通過按values順序迭代，每次迭代一個傳遞的值。在循環體(statement)中，可以執行任何語句，包括另一個循環。使用“end”表示循環體的結束。

二、Matlab For循環數組運算

與其他編程語言類似，Matlab也支持對數組進行for循環操作。一個常見的例子就是矩陣相乘。

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

上面的代碼利用了雙重循環將矩陣 c 的每一個元素計算出來。但這個過程確實比較慢，因為它並沒有利用 MatLab 的優化矩陣運算程序庫。

三、Matlab並行循環

為了提高程序的並行化處理能力，MatLab引入了PCT（Parallel Computing Toolbox，MatLab並行計算工具箱）生成並行循環。Matlab的並行循環通過修改MatLab的for循環結構來實現， 改寫後的for循環與普通的for循環有相同的語法，都是完全交換不同迭代的順序。

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

這個例子中，變量 i 是在每個工作進程（worker）之間自動分配的，這樣每個進程只需要處理它所分配的那一部分。parfor 的語法和 for 循環非常類似，只是把 for 換成了 parfor，然後程序就能自動地把循環分配到多個進程中。

四、Matlab的for循環語句怎麼寫

Matlab for循環語句的寫法與其他編程語言有些許不同。Matlab for循環通常使用向量表達式，也可以使用起始值、步長及結束值表達式的集合。以下是一個基本的 for 循環語句的例子：

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

對於序列式的循環，Matlab還提供了一個語句 step，可以在迭代中控制循環的情況。該語句使用範圍函數的輸出，可以指定要迭代的步長。例如：

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

五、Matlab GPU並行計算

MatLab 還支持使用 GPU 進行並行計算，可通過GPU環境加速算法的計算速度。

%使用GPU計算數組
A = gpuArray(rand(10000));
B = gpuArray(rand(10000));
C = A*B;

%使用GPU計算單個數學函數
D = gpuArray(rand(10000,1));
E = fft(D);

注意，所有數組操作都要使用 gpuArray 函數將數組放入 GPU 內存。

六、並行計算Matlab

在MatLab中，計算密集型的算法常常是串行計算，這樣的計算一旦需要的時間超過30秒，就會耗費比較多的時間。因此，使用並行計算來處理複雜的算法問題是非常必要和有意義的。

針對要並行的計算部分，Matlab提供了如下兩種基本的並行方式：

1. 將任務劃分成為小塊大小相等的幾個子任務，並由多個線程同時處理，從而提高處理速度；
2. 將任務集合分開放到不同的線程之間處理，線程之間通過共享內存的方式交互信息來完成任務。

代碼示例

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

%Matlab For循環數組運算
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並行循環  
tic
parfor i=1:100
    c(i) = a(i)^2;
end
toc

%Matlab的for循環語句怎麼寫
for i=1:10
    disp(i);
end

%Matlab GPU並行計算
A = gpuArray(rand(10000));
B = gpuArray(rand(10000));
C = A*B;
D = gpuArray(rand(10000,1));
E = fft(D);

%並行計算Matlab
%詳見PCT Parallel Computing Toolbox相關文檔