Matlab 并行工具箱学习总结
matlab实训心得体会2篇
matlab实训心得体会matlab实训心得体会精选2篇（一）在进行MATLAB实训过程中，我获得了很多宝贵的经验和体会。
首先，MATLAB是一个非常强大且灵活的工具，可以用于各种数学和科学计算，编程和数据可视化任务。
通过实践，我熟悉了MATLAB的基本语法和功能，能够编写简单的脚本和函数来解决问题。
其次，实训过程中对于问题的分析和解决能力得到了锻炼。
在遇到具体问题时，我学会了用MATLAB的库函数和工具箱来解决问题，如图像处理工具箱，信号处理工具箱等。
同时，也学会了通过查阅MATLAB的文档和在线资源来获取帮助和解决困难。
第三，实训中的案例分析对我总结和应用知识起到了很大的帮助。
通过分析实际问题并编写相关的MATLAB代码，我更深入地了解了MATLAB的使用方法，并且能够将其应用到实际生活和工作中。
最后，通过与同学的合作和讨论，我了解到MATLAB的应用范围非常广泛，可以应用于各个领域，如工程、科学、金融等等。
同时，也学到了他们的一些解决问题的方法和技巧，这对我提高MATLAB的应用水平非常有帮助。
总的来说，通过这次MATLAB实训，我不仅学会了使用MATLAB这个强大的工具，还提高了问题的分析和解决能力，并且通过实际应用案例，对MATLAB的应用有了更深入的认识。
这对我今后的学习和工作都非常有帮助。
matlab实训心得体会精选2篇（二）在参加Maya实训的过程中，我收获了很多经验和技能，也体会到了一些心得。
首先，Maya实训让我更加熟悉了Maya这个三维建模和动画软件。
通过实践操作，我学会了如何使用Maya的各种工具和功能，包括建模、贴图、动画等等。
这让我对于Maya的理解更加深入，也提升了我的技能水平。
其次，Maya实训让我明白了建模和动画的重要性。
在实训过程中，我需要根据需求进行建模和动画的设计，这要求我有创意和细致的操作能力。
通过不断地练习和尝试，我逐渐掌握了如何通过建模和动画来表达自己的想法和创作。
matlab实训心得体会（通用23篇）
matlab实训心得体会（通用23篇）matlab实训篇1自己刚刚接触matlab有半个学期的时间，说实话我现在对MATLAB还是摸不着头脑，一方面是自己接触的时间太短，另一方面，就是自己在上机方面投入的时间有限，实践比较少。
现在，我对MATLAB的印象仅仅在解决习题和绘制图形上，但是我很喜欢MATLAB的简单的语法,易于绘制图形,编程也非常容易, 并且具有功能强大的开放式的toolbox。
因此,尽管我一直没有这方面的应用,但是我还是对它非常感兴趣，自己正打算暑假好好研究研究MATLAB。
下面是我学习MATLAB在理论和实践方面的一点心得与体会，可能有些地方自己理解的不是很正确，但是随着学习的深入，我想我可以发现自己的错误所在。
首先我想说的是，在理论方面，在学习MATLAB过程中，我感觉到它和c语言有许多相似之处，他有c语言的特征，但是比c语言编程计算更加简单，适合于复杂的数学运算。
但是MATLAB跟其他语言也有着很大的不同。
现在用的比较多的编程语言，除了MATLAB就应该是c、c＋＋、VHDL，VB和Delphi也接触过，如果自己抱着“把其他语言的思想运用在MATLAB里面”的话，那么我想，即使程序运行不出错，也很难把握MATLAB的精髓，也就很难发挥MATLAB的作用了。
众所周知MATLAB是一个基于矩阵运算的软件，但是，真正在运用的时候，特别是在编程的时候，许多人往往没有注意到这个问题。
在使用MATLAB时，受到了其他编程习惯的影响，特别是经常使用的C语言。
因此，在MATLAB编程时，for循环（包括while循环）到处都是。
.这不仅是没有发挥MATLAB所长，还浪费了宝贵的时间。
我这里想说的一点是，往往在初始化矩阵的时候注意到这个问题，懂得了使用矩阵而不是循环来赋值，但是，在其他环节上，就很容易疏忽，或者说，仍然没有摆脱C＋＋、C的思想。
MATLAB博大精深，涉及的内容很多，所以，我认为不要试图掌握MATLAB的每一个功能，熟悉和你专业最相关的部分就可以了，这也是老师在课堂上经常说的。
matlab学习心得体会（精选3篇）
matlab学习心得体会（精选3篇）ma tlab学习心得体会（精选3篇）首先我想说的是，matla b跟其他语言不一样（我用的比较多的编程语言，除了matlab就应该是c或c＋＋了，VB和Delphi也接触过，我想版面(matlab版)大部分人也差不多），如果你抱着“把其他语言的思想运用在matla b里面”的话，那么我想，即使程序运行不出错，也很难把握mat lab的精髓，也就很难发挥matlab的作用了。
所以，如果你是希望matlab作为VC的附属品，即你不想在matlab上面花太多功夫，只纯粹想用matlab来完成VC做不了或很难做成的任务的话，那么，这篇文章你也不需要再阅读下去了；如果你是希望掌握一门语言、一个工具，使它更有效为你服务的话，那么，希望本文对你有所帮助。
Matlab是一个基于矩阵运算的软件，这恐怕是众所周知的事情了，但是，真正在运用的时候（就是在编程的时候），许多人（特别是初学者）往往没有注意到这个问题，因此，fr循环（包括hi le 循环）满天飞…………..这不仅是暴殄天物（没有发挥mat lab所长），还浪费了你宝贵的时间。
对此，版友MVH在他的“MATLAB 小技巧”一文中也有所涉及，雷同的东西我也就不重复了，matlab的“帮助”里面也有相关的指示。
我这里想说的一点是，初学者往往在初始化矩阵的时候注意到这个问题，懂得了使用矩阵而不是循环来赋值，但是，在其他环节上，就很容易疏忽，或者说，仍然没有摆脱C＋＋的思想。
举个例子吧，下面的代码是我的一个师弟写的，我想他接触matlab 也有2、3年时间了（在此说明一下，接触2、3年并不是表示每天都会跟mat lab打交道，我本人也不是，只是在一年某几个时间段里面连续使用），但是仍然会出现类似的问题：上面的代码实现了一个目的――检查信号i mf1（一个向量）是否存在绝对值大于1的点，这显然是基于C＋＋的思想写出来的。
Matlab 总结报告
绪论时间飞逝，转眼间学习Matlab实训课已经结束。
虽只有短短的几周教学的时间。
但是老师所教给我们的知识却有很多很多。
所以，首先要感谢老师的细心教导。
没有您的讲解我想现在我们对于Matlab这款软件还是充满了神秘感。
还清楚的记得就在几周前，我拿着Matlab书本去机房。
当时，由于线性代数没有开课。
所以，对老师所说的矩阵什么的真的是一点都不懂。
在没有办法的情况下只能硬着头皮去听了。
一节课下了感觉还好，没有我想象中的那么难，大部分按照老师的方式依葫芦画瓢还是可以运行处所要的结果的，但讲到其中的原理就不行了。
就这样我们迎来了第一次实验报告，那次报告在课下完成的还算顺利，但是由于条件的原因当时的几道题目都没有真正的在计算机上运行，没有调试。
但我相信那几题都是正确的，虽没有真正的结果。
就这样第一次的报告过去了。
在接下来的几周里也就是那样的听着、学着。
也没觉得自己有什么进步但是总觉得每一次的课都是听得迷迷糊糊，自己没有太用心在上面。
所以，之后的报告做的就不怎么样了，每次都有好几题不会。
但是，在所有的章节中我对“矩阵”这个章节最感兴趣，同时也是学的比较好的。
所以，接下来我就对我所学的矩阵有关方面的知识做一个小结：矩阵：我们都知道，作为一种科学计算软件。
Matlab专门也矩阵作为基本的运算单位，而从计算机编程语言的角度而言，为了能够和C语言等高级语言保持一定的相似性，Matlab的矩阵在M语言中使用的数组的形式来表示。
而且，matlab 还提供了关于数组和矩阵不同的运算方法。
所以使用Matlab也必须掌握基本的矩阵计算的方法。
那样才能称得上是“了解这款软件”！接下来，将介绍一些基本的知识。
一、矩阵的构造在MatLab中,构造矩阵的方法有两种。
一种是直接法,就是通过键盘输入的方式直接构造矩阵。
另一种是利用函数产生矩阵。
例1.利用magic函数来产生一个矩阵B=magic(3)B=8 1 63 5 74 9 2例2.使用冒号运算符来创建向量在Matlab的命令窗口中键入如下命令：A=1:5A=1 2 3 4 5B=1:2:5B=1 3 5有上面的两组数据我们可以看出：在Matlab创建矩阵时利用“冒号”有所差别。
matlab实验心得总结
通过《matlab仿真》实验使我学习掌握了许多知识。
首先是对matl ab有了一个全新的认识，其次是对matl ab的更多操作和命令的使用有了更高的掌握，最重要的事对m atlab的处理能力有了一个更高的飞跃尤其是对相关函数的使用及相关问题的处理。
就对matla b相关的命令操作而言，通过这次实验的亲身操作和实践，学习掌握了许多原本不知道的或者不太熟悉的命令。
比如说相关m文件的建立，画图用到的标注，配色，坐标控制，同一张图里画几幅不同的图像，相关参数的设置以及相关函数的调用格式等等。
就拿建立一个数学方程而言，通过设置不同的参数达到所需要的要求和结果，而且还可以在不同的窗口建立不同的函数而达到相同的效果，比如说可以再命令窗口和m文件中通过不同的命令设置的到相同的所需的效果图。
而自己对于矩阵及闭环传递函数的建立原本所掌握的知识几乎为零，而通过这次实验使我彻底的掌握了相关的命令操作和处理的方法，在这里我们不仅可以通过建立函数和参数来达到目标效果，而且还可以通过可视化的编程达到更快更方便，更简洁的效果。
就拿可视化编程而言原本根本就只是听说而已罢了，从来就没有亲身去尝试过，然而现在自己却可以和容易的通过搭建不同功能木块来实现相关的函数及功能。
这些在原本根本就不敢相信，然而通过《matlab仿真》的学习和实验亲身操作这些原本看似不可能的操作在此就变的轻而易举的事了。
再此我不得不题到的事指导老师教我们怎么去搭建构造相关闭环传递函数的实验，这个实验几乎在我们的这次实验中占据了非常大的比重，在后面的几个大一点的实验中几乎都是涉及这个方面的内容，我现在想说的事怎么去搭建相关的函数和功能模块对我们来说几乎已经不是什么难事了，就拿怎么去对模块功能的实现以及分析确实是个重点和难点。
matlab实习总结.（大全5篇）
matlab实习总结.（大全5篇）第一篇：matlab实习总结.MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连 matlab开发工作界面接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多,并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。
在新的版本中也加入了对C,FORTRAN,C++,JAVA的支持。
可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用,此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序,用户可以直接进行下载就可以用Matlab是一个强大的数学工具,它的应用广泛,涉及到各个领域.它使用起来十分方便,不用麻烦去定义变量.它的绘图能力很强,甚至可以模拟出三维视图.矩阵是它应用的核心,许多工程繁琐的运算都需要靠矩阵来化简,这正是它的生命力所在.但是,他的函数很多,开始学时记的比较痛苦,我已经深深感觉到了.不过看多了也就熟了,感觉和学五笔差不多.它的语法简单,像我学过C语言的学起来还是蛮容易的.它的数组定义十分符合自然,是从1开始的,数组元素的调用也很接近数学的表达.此外,函数的名字也很符合英文规则,反正我用得很开心就是了.通过学习matlab,我又一次锻炼了自己的思维.它学起来得心应手也让我明白了学习一门语言(c语言对学习其他语言的帮助指导作用.同时,它也加强了我理论联系实际的能力.这是一个专业课的基础工具,学好它是必要的.在第一章中,讲的是一些matlab的入门技术,除了一些基本操作与介绍之外,还初步认识了简单指令的编制,认识了一些matlab 的特殊符号,例如运算用到的加减乘除。
Matlab学习心得与体会
Only in boiling water, tea can develop the rich aroma of life.简单易用轻享办公（页眉可删）Matlab学习心得与体会Matlab学习心得与体会篇一：MATLAB学习心得一．对MATLAB的认识正如课本《MATLAB教程及实训》中的前言所说，MATLAB是MathWords公司于1984年开发的，目前已经发展成国际上最流行、应用最广泛的科学与工程计算软件之一。
MATLAB集合矩阵云运算、数值分析、图形显示和仿真等于一体，被广泛应用于自动控制、数学运算、计算机技术、图像信号处理、汽车工业、语音处理等行业。
MATLAB它将计算、可视化和编程等功能同时集于一个易于开发的环境。
MATLAB主要应用于数学计算、系统建模与仿真、数学分析与可视化、科学与工程制图和用户界面设计等。
目前，MATLAB已经成为应用代数、自动控制理论、数字信号处理、动态系统仿真和金融等专业的基本数学工具，各国高校纷纷将MATLAB正式列入本科生和研究生课程的教书计划中，成为学生必须掌握的软件之一。
MATLAB是matrix laboratory的缩写，它的产生是与数学计算有密切的关系。
从1980年发展到现在已经是一个交互式开发系统，其基本数据要素是矩阵。
MATLAB系统是由MATLAB开发环境和MATLAB语言，MATLAB数学函数库、MATLAB图形处理系统和MATLAB应用程序接口（APL）5部分组成。
MATLAB的有以下特点1运算功能强大 2编程效率高3强大而智能化的作图功能 4可扩展性强 5Simulink 动态仿真功能二．我对MATLAB的掌握程度在短课时选择了本书1、2、3、4、5、7章的内容学习1. MATLAB R20__a软件的概述(略)。
2. MATLAB常见字符及基本运算在本人的自主学习以及老师的授课下我已经初略的掌握了MATLAB R20__a的基本使用方法：MATLAB R20__a的开发环境、MATLAB R20__a的其他管理、MATLAB的文件处理工具、MATLAB R20__a的帮助系统（1）数据类型数组：字符型、数值型、元胞型、结构体型、Java型和函数句柄，其中数值型有包括单精度型和双精度型。
matlab学习总结
matlab学习总结MATLAB（矩阵实验室）是一种用于科学计算、数据分析和可视化的高级编程语言和环境。
学习和使用MATLAB可以帮助科学家、工程师和研究人员更加高效地处理和分析数据，进行模型建立和仿真。
在这篇总结中，我将回顾我的MATLAB学习经历，分享我在学习和使用MATLAB过程中的收获和体会。
在学习MATLAB的过程中，我发现了一些重要的学习方法和技巧。
首先，了解MATLAB的基本语法和常用函数是学习的第一步。
MATLAB的语法和其他编程语言有一些区别，例如使用“=”而不是“==”赋值，使用“end”而不是“{ }”表示循环和条件语句的结束等。
此外，MATLAB内置了许多常用的数学函数和工具箱，学习如何使用这些函数和工具箱对数据进行分析和处理非常重要。
掌握这些基础知识是学习和使用MATLAB的基础。
其次，通过实践来学习是非常有效的。
只有通过实际解决问题和编写代码，才能真正掌握和理解MATLAB的各种功能和应用。
在学习过程中，我不断寻找一些实际问题来解决，并使用MATLAB来进行分析和解决。
这样的实践帮助我提高了MATLAB的使用技巧和复杂问题的解决能力。
此外，参考书籍和在线资源也是学习MATLAB的重要途径。
我在学习过程中使用了一些经典的MATLAB教材和在线教程，这些资源对我理解MATLAB的基本概念和进一步提高我的编程能力非常有帮助。
此外，MATLAB的官方网站和论坛也提供了大量的学习资料和解决问题的方法，可以帮助我们更好地学习和使用MATLAB。
MATLAB的一个重要特点是它强大的数据可视化功能。
通过使用MATLAB绘制图形，我们可以更好地理解和展示数据。
在学习过程中，我学会了使用MATLAB的图形函数和工具来创建各种类型的图表，包括折线图、柱状图、饼图等。
这些图表不仅可以帮助我们更好地理解数据，还可以用于报告和展示研究结果。
与此同时，MATLAB还提供了许多工具箱和扩展包，以满足不同领域的需要。
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目录Matlab 并行工具箱学习 (1)1.简介 (1)1.1.并行计算 (1)1.2.并行计算平台 (1)1.3.Matlab与并行计算 (1)2.Matlab 并行计算初探 (2)2.1.并行池 (2)2.1.1.配置和开启池（parpool） (2)2.1.2.获取当前池（gcp） (3)2.1.3.关闭池（delete） (4)2.2.循环并行parfor (4)2.2.1.Matlab client 和Matlab worker (4)2.2.2.并行程序中的循环迭代parfor (4)2.2.3.利用parfor并行for循环的步奏 (5)2.3.批处理（batch） (5)2.3.1.运行批处理任务 (5)2.3.2.运行批处理并行循环 (6)2.4.MATLAB的GPU计算 (6)2.4.1.GPU设备查询与选择 (8)2.4.2.在GPU上创建阵列 (8)2.4.3.在GPU上运行内置函数 (9)2.4.4.在GPU上运行自定义函数 (10)3.总结 (11)参考文献 (1)Matlab 并行工具箱学习1.简介高性能计算(High Performance Computing，HPC)是计算机科学的一个分支，研究并行算法和开发相关软件，致力于开发高性能计算机。
可见并行计算是高性能计算的不可或缺的重要组成部分。
1.1.并行计算并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。
它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。
并行计算系统既可以是专门设计的、含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互连的若干台的独立计算机构成的集群。
通过并行计算集群完成数据的处理，再将处理的结果返回给用户[1]。
1.2.并行计算平台平台是并行计算的载体，它决定着你可以用或只能用什么样的技术来实现并行计算。
多核和集群技术的发展，使得并行程序的设计成为提高数值计算效率的主流技术之一。
常用的小型计算平台大致分为：由多核和多处理器构建的单计算机平台；由多个计算机组成的集群（Cluster）。
前者通过共享内存进行数据交互，后者通过网络进行数据通信。
计算正在从CPU（中央处理）向CPU 与GPU（协同处理）的方向发展。
GPU最早主要应用在图形计算机领域，近年来，它在通用计算机领域得到了迅猛的发展，使用GPU做并行计算已经变得越来越重要和高效。
常用的并行计算技术包括多线程技术、基于共享内存的OpenMP技术，基于集群的MPI 技术等。
但它们都需要用户处理大量与并行计算算法无关的技术细节，且不提供高效的算法库，与数值计算的关联较为松散。
1.3.Matlab与并行计算Matlab即是一款数值计算软件，又是一门语言，它已经成为数值计算领域的主流工具。
Matlab提供了大量高效的数值计算模块和丰富的数据显示模式，便于用户进行快速算法的研究和科学建模仿真。
自Matlab 2009 之后，Matlab推出了并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox，PCT）和并行计算服务（Distributed Computing Server，DCS），通过PCT 和DCS用户可以实现基于多核平台、多处理器平台和集群平台的多种并行计算任务。
利用PCT和DCS，用户无需关心多核、多处理器以及集群之间的底层数据通信，而是将主要精力集中于并行算法的设计。
此外，PCT还增加了对GPU（Graphics Processing Unit）的支持。
2.Matlab 并行计算初探Matlab 并行计算工具箱，使用多核处理器，GPU和计算机集群，解决计算和数据密集型问题。
高层次的结构并行for循环，特殊阵列类型和并行数值算法，让你在没有而CUDA 或MPI编程基础的条件下并行MA TLAB应用程序。
您可以使用带有Simulink的工具箱并行运行一个模型的多个仿真。
该工具箱，通过在本地workers（MATLAB计算引擎）上执行应用程序，来使用多核台式机的全部处理能力。
不用改变代码，就可以在计算机集群或网格计算服务（使用MA TLAB 分布式计算服务器™）上运行相同的应用程序。
可以交互地或批处理地运行并行应用程序。
包含以下特性：⏹并行for 循环(parfor)，可以在多个处理器上运行任务并行算法。
⏹支持CUDA 的NVIDIA GPU。
⏹通过本地workers，充分利用台式机的多核处理器。
⏹计算机集群和网格计算支持（通过MATLAB分布式计算服务）。
⏹以交互方式和批量方式执行并行应用程序。
⏹分布式阵列和SPMD（single-program-multiple-data），用于大型数据集的处理和数据并行算法。
本文仅介绍循环的并行，批处理和GPU并行计算。
2.1.并行池2.1.1.配置和开启池（parpool）在使用parfor和spmd之前，首先要配置和开启并行计算池。
parpool函数1提供并行池的配置和开启功能，其用法如下表2-1：1在较早的版本中，是matlabpool，本人实验平台是Matlab 2014a，输入matlabpool，提示在后期版本中会将其移除，并取而代之以parpool，所以本文仅阐述parpool的用法。
表2-1 parpool函数用法图2-1 输入命令p=parpool时的运行结果输出参数p为并行池对象，一个池对象有7中属性，上图显示了6种属性。
其中，“NumWorkers”代表worker的个数，也就是说开启了两个并行池；“IdleTimeout”指定了池定时关闭的时长，单位为分钟，图中为30分钟；“SpmdEnabled”指定池是否可以运行SPMD 代码，其它属性相见Matlab 并行工具箱手册[2]。
此外，可以通过p.Property 访问和设置属性，如p.IdleTimeout = 10;可以设置定时关闭池的时长为10分钟。
2.1.2.获取当前池（gcp）如果在启动池时没有设置输出参数p，可以使用gcp函数获取当前池的对象，gcp的用法如下表2-2：表 2-2 gcp 用法2.1.3. 关闭池（delete ）Matlab 中，使用delete 函数关闭或删除池，用法：delete(poolobj)，其中poolobj 为要关闭的池对象。
2.2. 循环并行parfor2.2.1. Matlab client 和Matlab workerMatlab 并行执行parfor 循环时，采用client和worker 模式。
其中client 指编写和启动并行代码的Matlab 段，worker 指并行运行代码的Matlab 端。
用户可以将Matlab 软件理解为一个进程，在同一计算机或网络上的多个计算机上可以运行多个Matlab 进程，每个Matlab 进程之间通过某种方式进行数据传输，用户首先在client 端编写代码，然后再client 端运行编写的代码，在运行代码的过程中，如果某个程序需要并行执行，Matlab client 端根据并行代码的关键字及类型将并行代码分配到本机或网络上的其它Matlab进程执行，那些最终执行并行代码的Matlab 进程即为worker[3]。
右图显示了，Matlab client 对parfor 关键字的处理，它将任务分配到多个Matlab workers 上并行执行程序。
假设m 为Matlab worker 的数量，循环次数为n ，若n/m 为整数的话，则循环将被均匀划分到Matlab worker ；否则，循环被非均匀划分，有些Matlab worker 的负载会大些。
2.2.2. 并行程序中的循环迭代parfor应用parfor 的一个基本前提是循环可以被等效分解，即分解后的循环的执行顺序不会影响最终结果。
parfor 的用法与for 类似，其语法如下表 2-3：图 2-2 Matlab client 分配parfor 并行任务到多个Matlab表2-3 parfor的用法1)使用parpool函数配置和开启并行计算池。
2)将串行循环中的for关键字改为parfor，并注意是否要修改循环体，以满足特定要求，如循环变量的类型要求（参见参考手册）3)执行完毕后若不再进行并行计算，使用delete关闭并行池。
2.3.批处理（batch）batch函数完成函数或脚本在集群或台式机上的分载执行，也就是实现函数或脚本的并行。
这里不再说明语法（详见Matlab 并行工具箱参考手册），而是举两个例子说明它的使用方法（此例子亦来自参考手册）。
2.3.1.运行批处理任务创建mywave.m脚本文件，输入如下代码并保存：for i=1:1024A(i) = sin(i*2*pi/1024);end在命令行窗口输入：job = batch('mywave')，Matlab以下图所示方式并行运行：图2-3 批处理for循环然后等待作业完成：wait(job)，使用load命令将数据从Matlab worker 转移到Matlab client的workspace，即load(job,’A’)。
任务完成后，使用delete(job)永久删除它的数据。
2.3.2.运行批处理并行循环打开mywave.m脚本文件，修改for为parfor，保存，代码如下：输入：job = batch('mywave','Pool',2)，以两个worker来执行parfor并行循环任务，所以此例总共使用3个本地worker，如下图所示：图2-4 批处理并行循环同样的，依次使用wait(job)、load(job,'A')，将数据从worker的workspace转移到client 的workspace。
最后，使用delet(job)删除数据。
批处理命令还有其它的运行方式，在此不再介绍。
2.4.MATLAB的GPU计算Matlab 的GPU计算实现MATLAB workspace和图形处理器（GPU）间的数据传递；在GPU上执行代码。
用户可以使用计算机的GPU处理矩阵运算，在大多数情况下，在GPU上执行要比在CPU上快。
Matlab的GPU计算提供了下表2-5所列的14种MA TLAB函数和1种C语言函数，表parfor i=1:1024A(i) = sin(i*2*pi/1024);end中仅简要介绍函数功能，具体参见Matlab并行工具箱参考手册。
表2-5 GPU计算函数列表下面主要从：GPU设备查询、在GPU上创建数组、在GPU上运行内置函数、在GPU 上运行自定义函数四个方面说明Matlab GPU计算支持的技术，此外，用户还可以在GPU上运行CUDA或PTX代码、运行包含CUDA代码的MEX-函数等等，详见MA TLAB并行工具箱手册和文献[3]的第10章。