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在MATLAB中实施并行计算

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简介：
本教程深入讲解了如何在MATLAB环境中进行并行计算的设置与应用，涵盖任务并行、数据并行等技术，帮助用户提升大规模数值问题求解效率。 本段落详细介绍了在MATLAB环境下进行并行计算的原理、方法及其应用。

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  • 在MATLAB中实施并行计算
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    本教程深入讲解了如何在MATLAB环境中进行并行计算的设置与应用，涵盖任务并行、数据并行等技术，帮助用户提升大规模数值问题求解效率。 本段落详细介绍了在MATLAB环境下进行并行计算的原理、方法及其应用。
     
  • 快速排序并行算法在并行计算实验中的应用
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    本研究探讨了快速排序并行算法在现代并行计算环境下的实现与优化，并分析其在大规模数据处理中的性能表现。 3.1 实验目的与要求 1. 熟悉快速排序的串行算法。 2. 了解并熟悉快速排序的并行算法。 3. 完成快速排序的并行算法实现。 3.2 实验环境及软件 实验可以在单台或联网多台PC机上进行，操作系统为Linux，并使用MPI系统。 3.3 实验内容 1. 快速排序的基本概念和思想。 2. 在单处理机上的快速排序算法应用。 3. 分析并评估快速排序算法的性能表现。 4. 探讨如何将快速排序算法实现并行化。 5. 描述使用2m个处理器完成对n个输入数据进行排序的具体并行算法方案。 6. 讨论在最优情况下，并行算法能够形成一个高度为log(n)的排序树结构。 7. 完成绘制用于指导快速排序并行实现流程图的任务。 8. 实现快速排序的并行版本，包括从设计到编码的所有步骤。
     
  • PLL 补偿器的设计：在 MATLAB 中对 PLL 进行仿真并实施前馈补偿
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    本文探讨了PLL（锁相环）补偿器的设计方法，并通过MATLAB软件进行仿真分析。文中详细介绍了如何在PLL系统中实施前馈补偿技术，以优化其性能和稳定性。 有关示例8.1的详细信息，请参考以下书籍：Yazdani, A. 和 Iravani, R. (2010). 电力系统中的电压源转换器: 建模、控制及应用. 新泽西州霍博肯: IEEE出版社/约翰威利。
     
  • 并行计算在云计算中的应用
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    本研究探讨了并行计算技术在现代云计算环境中的应用与优化，分析其如何提升数据处理效率和资源利用率。 介绍云计算中的并行计算对于初学者来说是一个很好的起点。本段落将提供一个简单明了的入门指南，帮助大家理解并行计算的基本概念及其在云环境下的应用。
     
  • 快速排序的并行算法在并行计算实验中的应用.doc
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    本文探讨了快速排序并行算法在现代并行计算环境下的实现与优化，并分析其在具体实验中的性能表现。 3.1 实验目的与要求 1、熟悉快速排序的串行算法。 2、掌握快速排序的并行算法原理。 3、实现快速排序的并行版本。 3.2 实验环境及软件配置 实验需要单台或多台联网的PC机，运行Linux操作系统，并安装MPI系统进行支持。 3.3 实验内容 1、介绍快速排序的基本思想。 2、在单一处理单元上实施快速排序算法。 3、分析和评估快速排序算法性能。 4、将快速排序转换为并行版本。 5、说明使用2m个处理器对n个输入数据执行排序的并行策略，并描述了实现过程。 6、讨论最优情况下，该并行化方案可构建一个高度为log(n)的排序树结构。 7、绘制完成快速排序并行处理流程图。 8、编写和测试实际运行中的快速排序并行算法代码。
     
  • KMeans算法在Hadoop中的并行与非并行实现.zip
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    本资料探讨了经典的KMeans聚类算法在Hadoop环境下的应用，包括其串行和并行两种实现方式的比较分析。通过实验研究，帮助读者理解不同实现对大数据处理效率的影响。 本段落描述了两种运行kmeans算法的平台：一种是在Hadoop系统上执行并行化kmeans算法，支持读取文件、执行聚类分析，并输出质心文件和将每个数据点的分类结果在控制台上显示；另一种是串行版本的聚类算法，能够读取文件中的数据，运行kmeans算法并将每条记录的分类信息写入到新的文件中。代码中有详细的注释说明。
     
  • MATLAB中使用GA函数实现遗传算法的并行计算
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    本简介介绍如何在MATLAB环境中利用内置GA（遗传算法）函数进行高效并行计算的方法与技巧。通过集成并行工具箱，可以显著提升大规模问题求解的速度和效率。 遗传算法并行 设置 `options` 为 `gaoptimset(Generations, 200, PopulationSize, 50, UseParallel, true, Vectorized, on)` 使用上述选项调用 `ga` 函数，代码如下： ```matlab [bestchrom,~,~,~,~,~] = ga(@FitnessFcn, nVars); ``` 这段代码设置了遗传算法的迭代次数为200次、种群大小为50，并启用了并行计算和向量化。
     
  • MATLAB 的异步并行计算
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    本教程深入浅出地介绍了如何在MATLAB中进行异步和并行计算，帮助用户提升代码执行效率，适用于科研与工程开发。 MATLAB 异步并行计算是指在 MATLAB 中利用异步方式执行并行任务以提高程序性能的技术。通过使用内置的并行工具箱，用户可以创建独立的任务并在多个处理器核心上同时运行这些任务，从而加速大规模数据处理和复杂算法的应用。这种方法尤其适用于那些包含大量循环迭代或需要长时间等待外部资源响应的计算密集型应用。 异步编程模型允许MATLAB程序在执行耗时操作的同时继续进行其他工作，例如读取用户输入、绘制图形界面等。这不仅改善了用户体验，还提高了系统的整体效率和可扩展性。利用事件驱动架构，开发者可以构建更健壮的应用程序框架来处理并行计算任务。 总之，在 MATLAB 中实现异步并行计算能够显著提升软件性能，并为解决大规模科学与工程问题提供了有效的手段。
     
  • 基于MATLAB的并行计算
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    本项目聚焦于利用MATLAB环境下的并行计算技术，旨在优化复杂算法和大规模数据处理效率，加速科研与工程应用中的计算任务。 并行计算是指同时利用多种计算资源来解决复杂问题的过程，它是提高计算机系统性能的有效方法之一。其核心理念是通过多个处理器协同工作以求解同一问题，并将该问题分解为若干部分，由不同处理机分别进行独立的运算。并行计算可以应用于专门设计的超级计算机或互连的一系列独立计算机集群中。 在Matlab环境中，使用并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox）可以在多处理器环境下解决各种计算和数据密集型的问题。该工具箱支持通过多个单独的工作单元或者单个大型计算来处理问题，并且这些工作单元可以位于一个配备有多个处理器的单一机器上，也可以部署在由MATLAB分布式计算引擎(MATLAB Distributed Computing Engine, MDCE)管理的一个计算机集群中。 具体而言，在Matlab并行环境中，根据不同的硬件平台（例如单机或集群），会使用相应的工具箱来实现并行计算： - 对于拥有多个内核但不超过4个的单机环境，可以利用Parallel Computing Toolbox进行高效处理； - 在需要更大规模资源支持的情况下，则可以通过部署分布式计算服务器(MATLAB Distributed Computing Server)来进行更复杂的任务分配和管理。
     
  • 并行计算中的并行程序设计-中科大课程
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    本课程由中科大开设，专注于教授并行计算领域中的并行程序设计技巧与实践方法，旨在帮助学生掌握高性能计算的关键技术。 并行程序设计中的自动并行技术目前尚未取得实质性的进展；然而，并行程序设计平台的消息传递接口MPI已更新至2.0版；共享存储的OpenMP也已经发展到了1.0版；此外，还存在将MPI与OpenMP结合进行混合编程的方法。