matlab2016并行操作测试

最新推荐文章于 2024-09-28 14:08:19 发布
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分类专栏： matlab 文章标签： matlab编程与最优化设计应用
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matlab的编辑器的实用，在这里不做解释，如果有问题，可以私聊我，打开编辑器之后就可以按照我图片中编辑器中的使用方法来实用，前提是，在命令模式下或者编辑器省略的那句话“parpool（’local’，2）打开并行操作。”在这里是试验的结果，为了对比试验，我们可以分别运行两个文件，例如一个是并行操作的bingxing.m，另一个是bingxing2.m中的正常循环所实用的时间，对比查看所需要的运行时间

大家如果有什么问题，可以私信我， 我的微信号是Au_gu-ste

Matlab 并行编程的一些test
04-28 2937
Mathwoks在Matlab R2007a版本的Parallel Computing Toolbox（并行计算工具箱）中加入了并行循环parfor-loops，对于每一步可以独立于其他步的循环，计算效率可以有较大幅度的提高。以前简单的for循环for-loop是顺序的(sequentially)执行每一步循环体(statement)，parfor-loop是通过将各个循环体分配到不同的节点上进行
matlab开并行池,MATLAB分布式并行计算服务器配置和使用方法
weixin_39643336的博客
03-16 1000
《MATLAB分布式并行计算服务器配置和使用方法》由会员分享，可在线阅读，更多相关《MATLAB分布式并行计算服务器配置和使用方法(19页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、Windows下MATLAB分布式并行计算服务器配置和使用方法1 MATLAB分布式并行计算服务器介绍MATLAB Distributed Computing Server可以使并行计算工具箱应用程序得到扩展，从而可以使用运行...
matlab练习程序（并行计算）
weixin_34160277的博客
01-08 1239
奇淫技巧，在此作以记录。 代码如下： clear clc img=double(imread('lena.jpg')); matlabpool local 2 %设置核数 tic parfor i=1:1000 %多运行几次，注意不是for [s v d]=svd(img); end toc matlabpool close %关闭并行池 ...
MATLAB并行运算测试效率评估
09-26
对matlab的并行计算的几种方法进行了实测，给出了测试结果。
matlab中并行条件,Matlab中的并行处理
weixin_42531516的博客
03-16 364
我创建了两个函数：生成数据和处理数据.数据处理非常耗时,因此我想在并行线程中处理它们.但是我遇到了一些问题.首先,这是我的计划：result = zeros(1, 10);matlabpool open local 2spmdfor a = 1:5data = generate_data();display(sprintf('Received data on CPU%d: %d', labinde...
Matlab 并行
琉璃树下
05-23 6187
Matlab 并行1. 检查是否有并行附加功能2. 创建和删除并行2.1 创建默认的并行池2.2 在本地创建2.3 在集群创建2.4 删除3. Parallel pool 包含的一些函数3.1 parfor3.2 parfeval 看官方文件更靠谱。 1. 检查是否有并行附加功能 如果没有，可以"主页–>附加功能–>获取附加功能"，下载一下就好了。 2. 创建和删除并行 2.1 创建默认的并行池 parpool % 这样就可以了 2.2 在本地创建 % 两种环境 parpool('proce
matlab开发-并行计算测试序微分方程lab2012b
08-21
总的来说，这个压缩包提供了一个学习和实践MATLAB并行计算解决序列微分方程的实例，对于理解并行计算工具箱在控制系统中的应用具有很高的价值。用户需要根据`readme.txt`文件的指示，运行这些脚本以了解并行计算在...
MATLAB并行计算
大鹏的blog
10-12 3486
先上图，图中求500次随机矩阵的特征值，串行14.85s，并行3.63s 。 %% 串行计算 tic S1=1; for i = 1:500 S1 = S1+max(eig(rand(i))); end display(strcat('客户端串行计算时间：',num2str(toc),'秒')); 并行化： %% 开启线程池 if isempty(gcp('nocreate')) %如果之前没有开启parpool则启动 parpool(maxNumCompThreads);
Matlab的并行处理秘籍：共享内存工具箱实现进程间数据共享
07-20
Matlab是由MathWorks公司开发的一款高性能的数值计算和可视化软件环境。...6. **算法开发**：用户可以利用Matlab开发和测试算法，然后将其嵌入到其他应用程序中。 7. **模型仿真**：Matlab的Simulink提供了一个交互式
MATLAB并行运算 Parallel MATLAB for Multicore and Multinode Computers
05-30
Jeremy Kepner所写的MATLAB并行运算方法
PARFOR 进度监视器（进度条）v4：matlab parfor（并行）循环的进度监视器，可估计剩余时间-matlab开发
05-29
一个非常资源高效的 Matlab 类，用于在“parfor”循环期间进行进度监控，显示每个工人的剩余时间和可选进度。 它支持分布式工作池（即不仅适用于本地池）。 用法： % 'numIterations' 是一个整数，包含循环中的总迭代次数。 % 随意增加这个甚至更高，看到其他进度监视器失败。 numIterations = 100000; % 然后构造一个 ParforProgressbar 对象： ppm = ParforProgressbar(numIterations); parfor i = 1:numIterations % 做一些并行计算暂停（100/numIterations）； % 递增计数器以跟踪进度ppm.增量(); 结尾 % 在 parfor 循环完成时删除进度句柄（否则不断更新进度的计时器可能不会停止）。 删除（ppm）； 可选参数： ppm = Par
matlab简单算例
10-17
matlab简单的潮流计算、短路暂稳态分析，有兴趣的同学可以看一看
matlab小案例测试
12-03
这个.m文件是一个简单的matlab实用案例 x=0:.1:10; %0 0.1 0.2…10 ?一维矩阵 等差 y=0.12*exp(-0.213*x)+0.54*exp(-0.17*x).*sin(1.23*x);%点乘 %匿名函数，结构与目标函数差不多，系数通过高精度拟合
基于MATLAB的CNN测试例子
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基于MATLAB的CNN测试例子基于MATLAB的CNN测试例子基于MATLAB的CNN测试例子
matlab并行计算集群搭建与调试
07-09
matlab_集群搭建及使用.pdf MATLAB并行计算简介(是几个机子并行的).ppt MATLAB并行运算和分布式运算的基本操作-图解.pdf 家庭云服务器高阶应用：通过Matlab分布式计算....DIYPCs.pdf
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1 开启并行池–parpool 将以下代码存储为m文件，运行 p=parpool(3); i=1:100000; j=1:100000; Y=0; parfor i=1:100000 for j=1:1:100000 Y=Y+i+j; end end delete(p); 命令行会显示 >> test_parallel >Starting parallel pool (parpool) using the 'local' profile ...
MATLABMPI：掌握MATLAB并行计算技术
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weixin_35750747的博客
09-28 2036
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：并行计算是加速复杂科学计算任务的关键技术。MATLABMPI工具箱，由麻省理工学院林肯实验室开发，结合了MPI标准与MATLAB易用性，使得用户可以在MATLAB环境下进行高效的并行编程。该工具箱支持利用多核处理器或集群资源，通过关键功能如并行启动管理、工作区共享、并行函数、MPI通信原语、数据分布和并行优化等，大幅提升计算效率。此外...
parfor-- matlab并行计算教程
machine learning world
09-04 6690
1 initialize/ close这里讲述的方法仅针对多核机器做并行计算的情况。设机器的CPU核心数量是CoreNum双核机器的CoreNum2，依次类推。CoreNum以不等于核心数量，但是如果CoreNum小于核心数量则核心利用率没有最大化，如果CoreNum大于核心数量则效率反而可能下降。因此单核机器就不要折腾并行计算了，否则速度还更慢。下面初始化Matlab并行计算环境：(e.g., 4
Matlab中的并行计算与多线程编程
vipfanxu的博客
11-11 5925
通过使用Matlab中的并行计算和多线程编程，我们可以充分利用硬件资源，加快计算速度。通过使用多线程，可以将一个程序分解为多个独立的任务，每个任务在独立的线程中执行。通过使用并行计算和多线程编程，我们可以将计算任务分配给多个处理器或线程，并行执行，加快计算速度。通过使用并行计算和多线程编程，我们可以加快图像处理的速度，提高用户的交互体验。通过使用并行计算和多线程编程，我们可以同时对多个数据进行处理，提高数据分析的效率。除了parfor循环，Matlab还提供了一些多线程函数，可以在多线程编程中使用。
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