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《Matlab实战中的并行程序设计代码》

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简介：
本书聚焦于利用MATLAB进行高效的并行编程技术，提供了大量实用案例和代码示例，帮助读者掌握如何通过并行计算来优化和加速复杂算法与大数据处理任务。 《实战Matlab之并行程序设计》一书包含了大量的程序代码与书后源码，这些资源对于学习者来说非常宝贵，能够帮助读者更好地理解和掌握书中介绍的并行编程技术。通过实践这些示例代码，读者可以深入探索如何在MATLAB中实现高效的并行计算解决方案。

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  • 《Matlab实战中的并行程序设计代码》
    优质
    本书聚焦于利用MATLAB进行高效的并行编程技术，提供了大量实用案例和代码示例，帮助读者掌握如何通过并行计算来优化和加速复杂算法与大数据处理任务。 《实战Matlab之并行程序设计》一书包含了大量的程序代码与书后源码，这些资源对于学习者来说非常宝贵，能够帮助读者更好地理解和掌握书中介绍的并行编程技术。通过实践这些示例代码，读者可以深入探索如何在MATLAB中实现高效的并行计算解决方案。
     
  • 《Matlab实战教程之并行程序设计代码》
    优质
    本教程深入浅出地讲解了如何利用MATLAB进行高效的并行程序设计，通过实例和代码详细介绍了并行计算的基本概念、工具箱使用方法以及优化策略。适合希望提升MATLAB编程效率的科研与工程人员学习参考。 《实战Matlab之并行程序设计》涵盖了该书中的所有程序代码，旨在帮助读者深入理解和掌握利用Matlab进行并行编程的技术与方法。书中不仅提供了理论知识的讲解，还通过大量实例演示了如何将这些技术应用于实际问题中。本书适合希望提高其Matlab技能水平的研究人员、工程师以及相关领域的学生阅读参考。
     
  • 《Matlab实战教程之并行程序设计》代码.zip
    优质
    本资料为《Matlab实战教程之并行程序设计》配套资源，内含实用示例代码，帮助读者掌握在MATLAB中进行高效并行计算的方法与技巧。 《实战Matlab之并行程序设计》程序代码.zip
     
  • MATLAB实战之并行程序设计
    优质
    本书深入浅出地讲解了如何使用MATLAB进行并行编程，涵盖任务并行、数据并行及GPU计算等内容，旨在帮助读者提升代码执行效率。 实战MATLAB之并行程序设计主要介绍了如何在MATLAB环境中进行高效的并行计算编程。通过使用内置的并行工具箱，可以轻松地将串行代码转换为并行版本以利用多核处理器或分布式集群资源。文章涵盖了从基础概念到高级技术的各种主题，包括但不限于任务划分、数据分布策略以及性能优化技巧等，并提供了大量示例和实际应用案例来帮助读者更好地理解和掌握这些技能。
     
  • MATLAB实战之并行程序设计
    优质
    本书详细介绍了如何利用MATLAB进行高效的并行程序设计，旨在帮助读者掌握并行计算技术以解决复杂科学与工程问题。适合科研人员及工程师阅读学习。 通过阅读与学习，《实战Matlab之并行程序设计》一书可以帮助读者掌握如何在多种平台（包括多核、多处理器、集群和GPU等）上利用各种技术（如Matlab并行计算工具箱、多线程MEX文件、OpenMP和GPU等），来理解和运用Matlab中的并行编程原理、方法与技巧。本书共包含10章内容：第1章介绍了Matlab开发环境及程序设计基础；第2章讲解了如何使用parfor指令实现对for循环的并行化处理；第3章讨论了SPMD（Single Program Multiple Data）结构的应用；第4章则涵盖了其他类型的Matlab并行编程模式；在第5章中，读者可以学习到有关Matlab并行计算数据类型的知识；而第6章则侧重于讲解通用的Matlab并行程序设计策略。此外，在后续章节里（即第7、8、9和10章），作者进一步深入探讨了MDCE配置方法、如何创建多线程MEX文件以及在Matlab中应用OpenMP进行高效并行计算的具体步骤与技巧。
     
  • 免费下载《实战Matlab之并行程序设计》的程序代码
    优质
    本资源提供《实战Matlab之并行程序设计》一书中的全部源代码免费下载。适用于希望深入学习和实践Matlab并行计算技术的学习者与开发者。 《实战Matlab之并行程序设计》一书通过阅读与学习，使读者能够掌握基于多种平台（包括多核、多处理器、集群及GPU）利用多项技术（如Matlab并行计算工具箱、多线程MEX文件、OpenMP和GPU等），深入理解Matlab并行程序设计的原理、方法和技巧。本书共分10章，内容涵盖了从基础开发环境到高级应用的各种主题： - 第一章介绍Matlab开发环境及编程基础知识； - 第二至第四章分别讲解了如何使用parfor进行循环并行化处理、SPMD并行结构以及其他类型的Matlab并行结构； - 第五和第六章节深入探讨了Matlab中用于支持大规模数据操作的数据类型以及通用的并行程序设计模式； - 接下来两章则关注于分布式计算环境（MDCE）配置及如何编写多线程MEX文件以增强性能； - 最后一节介绍了OpenMP在Matlab中的应用，以及利用GPU进行加速的方法。 书末还提供了三个附录：一是关于创建和使用MEX文件的基础知识；二是对用户可调整的参数进行了说明；三是列举了一些与并行计算相关的概念解释。书中所有示例代码均可通过出版社网站或相关技术论坛下载获取。除了特别提及的情况外，本书所使用的开发环境默认为Matlab 2010和Visual C++ 2010版本。
     
  • 《实战中的Matlab并行程序设计》含程序代码及详解，聚焦于Matlab并行编程技术
    优质
    本书深入讲解了Matlab并行编程技术，提供了丰富的实战案例与详细解析，帮助读者掌握高效利用多核处理器进行科学计算的方法。 本书包含多个并行程序设计的代码示例。各章源代码除特别说明外均按此标准提供。
     
  • 实战Matlab中的并行程序设计（刘维）.pdf
    优质
    本书《实战Matlab中的并行程序设计》由刘维编著，深入浅出地介绍了如何利用MATLAB进行高效的并行编程，涵盖任务分配、数据管理及优化技巧等内容。 通过阅读与学习，《实战Matlab之并行程序设计》一书可以帮助读者掌握在多种平台（如多核、多处理器、集群及GPU等）上利用多项技术（包括MATLAB并行计算工具箱、多线程MEX文件、OpenMP和GPU等），来理解和运用MATLAB的并行编程原理、方法与技巧。本书共分为10章： - 第一章：介绍MATLAB开发环境以及程序设计的基础知识； - 第二章：讲解如何使用parfor语句实现对for循环的并行化处理； - 第三章：讨论SPMD（Single Program Multiple Data）并行结构的应用； - 第四章：涵盖其他形式的MATLAB并行编程技术； - 第五章：详细介绍用于支持并行计算的数据类型在MATLAB中的应用； - 第六章：提供通用的MATLAB并行程序设计指导； - 第七章：介绍MDCE（Multi-Dimensional Computing Environment）配置方法； - 第八章：教授如何创建多线程MEX文件以增强性能； - 第九章：阐述利用OpenMP在MATLAB中进行并行计算的方法； - 第十章：演示使用GPU加速执行MATLAB程序的技术。 此外，本书的附录部分包括三个关键板块： 1. MEX文件的基础知识 2. 用户配置选项说明 3. 关于MATLAB并行计算常用概念的解释 书中所有源代码均可以在相关网站下载中心或特定论坛中获取。除非特别指出，该书的内容开发和编译主要基于MATLAB R2010a与Visual C++ 2010环境进行。
     
  • 并行计算中的并行程序设计-中科大课程
    优质
    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。
     
  • 并行程序代码练习_并行程序代码_MATLAB并行_
    优质
    本资源提供了多种MATLAB环境下用于实践和学习的并行编程示例代码。适用于希望掌握并行计算技术、优化算法执行效率的学习者与开发者。 并行程序设计是现代计算机科学中的一个重要领域，在高性能计算和大数据处理方面尤为关键。MATLAB作为一个强大的数值计算环境，提供了丰富的并行计算工具箱，使用户能够利用多核处理器或集群资源来加速计算任务。 1. **并行计算基础** 并行计算是指同时执行多个计算任务以提高效率。在MATLAB中，可以实现数据并行和任务并行两种模式。 - 数据并行：将大任务分解为小任务，每个处理一部分数据，然后合并结果。 - 任务并行：同时运行多个独立的任务，如模拟、优化问题等。 2. **MATLAB的Parallel Computing Toolbox** MATLAB的该工具箱提供了多种接口（例如`parfor`、`spmd`和`parfeval`），帮助用户轻松编写并行代码。 - `parfor`: 用于并行循环，类似于普通`for`循环但可以并行执行循环体。 - `spmd`: 同步多指令多数据（SPMD）结构，允许在所有工作节点上运行相同的代码段。 - `parfeval`: 并行函数评估，在后台工作池中异步地运行函数。 3. **并行计算环境设置** 创建和配置MATLAB分布式计算服务器或使用本地多核处理器。管理好工作池（pool），启动、关闭工作节点，并调整大小以适应不同规模的计算任务。 4. **并行编程策略** - 工作分解：将大任务拆分成可独立处理的小任务。 - 数据划分：合理分配数据到各个工作节点，避免不必要的传输开销。 - 合并结果：确保正确合并并行计算的结果，并解决可能的并发问题。 5. **并行程序实践** 使用`parfor`加速矩阵运算（如大规模矩阵乘法和求解线性系统）。应用`spmd`进行科学计算，例如流体力学、信号处理等领域的复杂模拟。结合使用`parfeval`执行长时间运行的计算任务，比如机器学习模型训练。 6. **并行性能优化** - 调整并行度：根据硬件资源和任务特性找到最佳设置。 - 减少通信开销：优化数据传输以减少不必要的同步。 - 利用适合并行计算的算法（例如快速傅里叶变换）。 通过学习提供的练习代码，可以更好地理解MATLAB中并行编程的原则与技巧，并提升代码效率。根据具体需求修改和优化这些示例，使其适用于特定的任务。