//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/questions?term=tag%3A%22distributed%22 2022 - 12 - 23 - t11:54:14z 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 1883237 2022 - 12 - 22 - t15:03:37z 2022 - 12 - 23 - t11:54:14z 嗨。我试图从我知道的一个3D对象(Rx3矩阵)的非均匀坐标生成均匀分布的坐标(Ax3矩阵)。也就是说，我应该创建这些均匀分布的坐标，考虑到Rx3坐标，并保持3D对象的几何形状。有什么功能可以达到我的目的吗?我目前开始这样:object3D = importdata("example.txt");%已知 阿尔贝托·阿克利 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/12366813 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 1573748 2021 - 10 - 28 - t12:02:34z 2022 - 12 - 21 - t22:35:24z 你好，我正在使用Matlab并行服务器。在我的代码中，在提交作业之后，我创建了一定数量的任务，然后通过使用fetchOutputs()函数将结果返回到我的计算机上。这样，我在客户机上获得结果。但是，是否有一种方法可以将结果存储在单元格变量中，但分布在集群中?我读过关于分布式的书。cell，但我不确定如何使用它，而不首先在客户端加载结果(我会做一些事情，如结果= fetchOutput(job_set);D = distributed.cell(size(result));)．还有什么更聪明的办法吗? 玛丽亚 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/5027828 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 1780375 2022 - 08 - 16 - t18:26:28z 2022 - 08 - 19 - t13:19:35z 假设有一个数组Y1，如下所示:日元=(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, -0.278441922763728, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.339039014549722, 0, 0, 0, 0, 0, -0.983321222184805, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1.81696995276160, 0, 0, 1.10627709436174, 0, 0, -0.754131732193239, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.272403139239999, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.254972819695545, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.250627796693075, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0.234158547982346, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.212588567489227, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.191203969721771, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0);如果你绘制它，你可以看到位于127、152、178、203、229的元素几乎相等地位于数组中，这些元素之间的距离几乎相等，为25。给定类似于Y1的信号，我们如何找到这样的元素?请注意，这里的Y1是最简单的情况，这里只给出了一组均匀分布的元素。在现实中，可能有两组或三组元素具有不同的间距和不同的位置，例如:Y2 =(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, -0.2784, 0, 0, 0, 0, 0.5, 0, 0, 0, 0, 0.35, 0, 0, 0, 0, -0.339039014549722, 0, 0, 0, 0, 0.83321222184805, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1.81696995276160, 0, 0, 1.10627709436174, 0, 0, 0, -0.754131732193239, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.272403139239999, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.254972819695545, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.250627796693075, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.234158547982346, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.212588567489227, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.191203969721771, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0);如果情节Y2,你可以看到元素位于20、25、30、35岁,40岁与5之间的距离均匀分布(组1),这些元素和元素位于127,152,178,203,229几乎同样位于几乎等于25这些元素之间的距离(组2)。总之,Y1,它需要获得(127、152、178、203、229),鉴于Y2,预计将获得{(20、25、30、35 40]和[127、152、178、203、229]}。 Y1 = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-0.278441922763728,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0.339039014549722,0,0,0,0,0,-0.983321222184805,0,0,0,0,0,0,1.81696995276160,0,0,1.10627709436174,0,0,-0.754131732193239,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0.272403139239999,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0.254972819695545,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0.250627796693075,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0.234158547982346,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0.212588567489227,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0.191203969721771,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; figure; plot(Y1); axis tight; grid; ind1 = find(Y1) 20 32 38 45 48 51 76 127 152 178 203 229 diff(ind1) 12 6 7 3 3 25 51 25 26 25 26 Y2 = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,-0.2784,0,0,0,0,0.5,0,0,0,0,0.35,0,0,0,0,-0.339039014549722,0,0,0,0,0.83321222184805,0,0,0,0,0,0,1.81696995276160,0,0,1.10627709436174,0,0,0,-0.754131732193239,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0.272403139239999,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0.254972819695545,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0.250627796693075,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0.234158547982346,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0.212588567489227,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0.191203969721771,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; figure; plot(Y2); axis tight; grid; ind2 = find(Y2) 20 25 30 35 40 47 50 54 79 130 155 181 206 232 diff(ind2) 5 5 5 5 7 3 4 25 51 25 26 25 26 红宝石 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/12955618 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 1659435 2022 - 02年- 27 - t10:09:23z 2022 - 03 - 09 - t14:13:13z 我有一个大数据集(21200行x 30列)，我想把它均匀地分布到4个正交的子数组中，这样就可以分布它，然后进行PCA分析。有没有一种方法可以在不丢失数据的情况下“平等地”做到这一点?提前谢谢你 克里斯-米 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/25729653 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 93672 2010 - 03 - 05 - t22:16:00z 2022 - 02年- 22 - t12:46:32z 我去MathWorks网站下载了在Mac上安装MDCS的安装说明://www.tianjin-qmedu.com/help/matlab-parallel-server/getting-started.html在第二阶段，我遵循第15页的第5步-“Macintosh平台”部分。执行指示中显示的命令没有在上述部分的第2点下正确地创建“/usr/sbin/mdce”链接。 MathWorks支万博1manbetx援小组 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/4622813 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 1605710 2021 - 12 - 08 - t00:06:06z 2021 - 12 - 08 - t07:25:47z 嗨，我想知道在时间(和空间)效率方面，是否有任何已知的最佳实践来将数据从客户端分发给员工。假设我们在客户端上有一个大矩阵，并希望将其分配给工人(沿列)。假设是一些复杂操作的结果，所以我们不能在每个worker上并行生成列(或行)，可以装入内存(不是所需的数据存储类型)，我想知道在worker上分布的最佳实践是什么。我做了如下比较:n = 512;N_workers = 25;A = rand(n²，n);%生成合成数据A %方法1:分布式tic;A_dist = distributed(A);t1 = toc;fprintf("t1 = %7.4e\n"， t1) clear A_dist % method 2: Composite -> distributed tic; A_dist = Composite(); chunk_size = ceil(n/n_workers); for i = 1 : n_workers-1 A_dist{i} = A(:,chunk_size*(i-1)+1:chunk_size*i); end A_dist{n_workers} = A(:,chunk_size*(n_workers-1)+1:end); A_dist = distributed(A_dist, 2); t2=toc; fprintf("t2 = %7.4e\n", t2) clear A_dist % method 3: spmd + codistributed tic; spmd A_dist = codistributed(A, codistributor('1d', 2)); end t3=toc; fprintf("t3 = %7.4e\n", t3) clear A_dist I observe that method 2 is always faster than method 1, and they two are both significantly faster than method 3. The typical output is: (and the rank and the gap are quite robust) t1 = 3.0949e+00 t2 = 2.2290e+00 t3 = 1.7517e+01 Is there any better way than my method 2? Besides, I am wondering about the mirror question: what would be a best pratice to gather data from workers to client? Basically it should be an inverse of my code that gets a (large) matrix from distributed array A_dist. Shumao张 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/11345587 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 1590004 2021 - 09 - 28 - t04:00:00z 2021 - 11 - 18 - t14:38:41z 我无法在MATLAB中启动并行池。如何验证群集概要文件是否正确配置?//www.tianjin-qmedu.com/help/releases/R2021b/parallel-computing/discover-clusters-and-use-cluster-profiles.html MathWorks支万博1manbetx援小组 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/4622813 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 1573833 2021 - 10 - 28 - t13:31:46z 2021 - 11 - 01 - t19:55:26z 嗨，我正在使用分布式数组。据我所知，我可以直接在集群上创建分布式数组。当我想操作分布式数组中的内容时，我需要使用spmd。我想避免任何互动泳池。出于这个原因，我创建了一个使用分布式数组的函数，并将其作为批处理作业发送到集群。函数看起来像函数R = my_distributed_function(input) R = eye(N，'distributed');N for m = 1:N R(k,m) = 1 *m;并且我将此作为批作业发送到集群job_distributed = batch(c，@my_distributed_function,1，{myinput}，'Pool'，N-1，'CurrentFolder'，'.'，'AutoAddClientPath'，false);然而，这需要很长时间，大约64秒。没有“分布式”的函数大约需要2毫秒。 If I do not use the batch job, but keep the "distributed" option, the interactive pool starts. Then of course, it takes around 2 seconds, but there is the time to start the parallel pool. My question is : why the batch job takes so long if I use a function that uses distributed arrays? 玛丽亚 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/5027828 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 1458794 2021 - 09 - 22 - t19:52:10z 2021 - 09 - 23 - t03:47:32z 你好，我想用Matlab Coder构建一个mex文件，该文件包含分布式数组，因为我使用集群的分布式内存。然而，我得到一个错误，'分布式'是一个未知参数。是否有一种方法在mex文件中使用分布式数组?/玛丽亚 玛丽亚 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/5027828 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 850745 2021 - 06 - 08 - t12:28:58z 2021 - 06 - 08 - t12:47:07z 你好，我必须运行大量的模拟来优化控制系统。在我的例子中，有100个控制器需要模拟不同的条件，每个控制器需要模拟200次(20000次模拟)。所以这是我的代码只是一个负载('Controllers') %矩阵的控制器参数numberOfControllers = 100;SampleNumber = 200;UnMatrix = unifrnd(-0.1,0.1,SampleNumber,12);% 12每个模拟的不同情况%% Simulink a = Simulink. simulatio万博1manbetxninput ('VPI1');a = a.setModelParameter ('Solver'， 'ode4');a = a.setModelParameter ('FixedStep'， '0.05');a = a.setModelParameter ('StartTime'， '0');a = a.setModelParameter ('StopTime'， '200'); for j = 1: numberOfControllers a = a.setVariable('x' , Controllers(j,:)) ; parfor i = 1:SampleNumber u1(i) = a ; u1(i) = u1(i).setVariable('un',UnMatrix(i,:)); end u2 = u1 ; u2(:) = u2 (:).setModelName('VPI2'); Out1 = parsim( u1 ,'ShowProgress', 'off','TransferBaseWorkspaceVariables','off') ; Out2 = parsim( u2 ,'ShowProgress', 'off','TransferBaseWorkspaceVariables','off') ; % Do some thing with Out1 and Out2 end All files are attached. "VPI1" and "VPI2' are two simulink models. This procedure is going to repeat for another 200 times ( +4'000'000 simulations totally) and because of that is take a long time to finish. I turned "TransferBaseWorkspaveVariables" off to minimize using of RAM. I was wondering if you know any other ways to speed up this code? For example using "distributed matrices" or another way to set variables to Simulink mode or other "parsim options". I'm so thankful of your help. With regards 阿明Mashhadi //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/8384051 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 809815 2021 - 04 - 22 - t11:00:10z 2021 - 04 - 22 - t11:00:10z 亲爱的所有人，我想在2D模型的边缘上应用分布式负载(压力)。我知道以牛顿为单位的载荷值。模型的边界条件如下所示(其中P1表示施加分布式负载的边缘):我将感激任何可以提供关于如何实现这一点的建议。我使用偏微分方程工具箱进行结构模拟(FEA)。先谢谢你。 艾略特Bontoft //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/12145930 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 211284 2015 - 04 - 20 - t04:00:00z 2021 - 03 - 16 - t14:59:47z 我有MATLAB分布式计算服务器(MDCS)的许可证，并且已经在我的集群节点上安装和配置了它。我现在可以使用MDCS与MATLAB编译器分发应用程序的编译吗? MathWorks支万博1manbetx援小组 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/4622813 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 704477 2020 - 12 - 29 - t10:33:43z 2020 - 12 - 30 - t23:33:48z 亲爱的Matlab社区，我正在试图解决一个我预期很简单的问题，但事实证明我错了…基本上，我正在尝试解决使用并行计算工具箱产生的竞态条件。假设我有N个任务和G个gpu。每个任务将花费不同的时间来完成，这个时间只能在运行时确定。因此，我不想将N/G任务预先分配给每个GPU，因为这会导致不平衡的工作负载分布。相反，我希望启动G个实验室的spmd(每个实验室控制一个GPU)，这样，当一个实验室完成一个分配的任务时，在运行时就会分配一个新的任务给它，直到所有N个任务都完成。这个概念的问题在于，每个实验室都需要知道哪些任务已经分配给了其他实验室。在我测试的一种方法中，我创建了一个存储最后一个任务编号的文件。实验室读取该文件，将任务编号增加1并更新该文件。这里的代码(对于N=3个任务和G=2) numberTasks =3; lastAssignedTask = 0; file = 'lastAssignedTask.txt'; dlmwrite(file,lastAssignedTask); spmd while lastAssignedTask Arabarra //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/7220913 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 101192 2012 - 09 - 10 - t19:15:00z 2020 - 11 - 05 - t11:14:16z 我想知道是否可以使用并行计算工具箱来做以下任何一件事:1)在不同的核心、处理器或集群机器上运行一个Simulink模型的多个实例。万博1manbetx实例将根据不同的、独立的参数集运行，或者在不同的、独立的数据集上运行。2)在不同的核心、处理器或集群机器万博1manbetx上运行不同的Simulink模型。我在文档中找不到这样的例子。我该如何着手做以上两件事呢? MathWorks支万博1manbetx援小组 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/4622813 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 96070 2009 - 06 - 27 - t01:12:00z 2020 - 11 - 03 - t15:58:37z 我的计算机集群包括不同种类的机器。分布式计算产品可以在这个集群上运行吗?s manbetx 845 MathWorks支万博1manbetx援小组 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/4622813 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 368256 2017 - 11 - 21 - t01:48:00z 2020 - 08 - 13 - t15:58:28z 我试图在一个非常大(宽)的数据集上运行一个截断的SVD。数据集将是~1000x100000，并按行(25x100000)分成多个部分，并以.mat文件的形式保存在不同的位置/工人中。如果我有这些.mat文件的列表，是否有一种方法从这些文件创建一个分布式或共分布式数组?我已经尝试创建一个fileDatastore并将结果转换为分布式的，但这只是让我获得一个包含多个单元格的数据存储。对于分布式数组，是否存在类似于cellfundamental()的函数?我使用Matlab R2017a。 约翰。史密斯 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/7734401 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 576787 2020 - 08年- 08 - t03:30:45z 2020 - 08 - 13 - t10:42:52z 我试图解一个大的稀疏矩阵方程Ax = b, a在700000*700000,b在700000*500。我用分布式数组来解决它。parpool (12);Ad =分布式(A);Bd =已分布(b);xd = Ad\bd;但是当它运行在“xd = Ad\bd;”这一行时。它给出了一个错误错误使用\(第53行)稀疏分布式解决过程中的内部错误:CPARDISO在第22阶段遇到了一个错误:错误代码= -2。错误在分布式/wrapRemoteCall>iInnerWrapper(第83行)[varargout{:}] = fcnH(varargin{:});spmd_feval_fcn>get_f/body(第78行)错误[outCell{:}] = fcnH(inCell{:}); Why did this happen? I have searched on the net but never find a clue. And When b is "thinner", which is 700000*50. The code rans well. Is it a problem of the space of RAM? I guess so. But in that way how much RAM is sufficient? Any suggestion would be appreciated. (音译) //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/3994770 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 93700 2013 - 02年- 21 - t18:10:00z 2020 - 07 - 07 - t11:18:08z 我正在尝试在集群上运行并行MATLAB作业。并行代码将结果写入需要特定组/用户权限的文件夹。当我在我的机器上本地运行的工人上运行代码时，我能够读取或写入文件夹而没有任何问题，因为我是一个有权执行该文件夹的用户。但是，当我将代码提交到集群时，工作人员无法访问该文件夹。 MathWorks支万博1manbetx援小组 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/4622813 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 275537 2016 - 03 - 26 - t10:10:57z 2020 - 04 - 02 - t04:45:16z 嗨，我正在拼命地试图沿着一侧与颤抖分布力量。载荷为:载荷[2 -20 0 1;4 -20 0 1]其中[node, qn, qt, side nr]节点2和4位于:(0,2)和(2,1.5)分布应该发生在节点2和6之间(4,0.5)我如何显示这个力?谢谢你的建议! 溶液Steffanoni //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/6256029 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 460216 2019 - 05 - 04 - t11:30:04z 2019 - 05 - 04 - t14:01:22z 我想在半径为1的圆和边长为2的正方形之间的区域内生成N个随机均匀分布的点，都以上图所示的原点为中心。我该怎么做呢? 尼克·乔希 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/6354990 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 305796 2016 - 10 - 05 - t01:12:03z 2019 - 02年- 26 - t11:33:53z 我有一个关于并行计算的问题，如何同时运行两个循环，以及如何以编程方式停止for循环或更新while循环中的信息。我正在编写一个程序，执行动物跟踪(大鼠/小鼠)在一个开放的领域盒子，并发送脉冲(电压)数据到DAQ设备基于大鼠的当前位置。这是实验。完成了图像采集和跟踪的代码。脉冲生成代码完成。我的问题是我不能同时做到这两点。DAQ是一种基本的设备，采用0.0 - 5.0范围内的单个电压值。产生脉冲需要构造一个电压值数组并在它们上循环。一个简单的例子…在空旷的场地上跟踪老鼠需要用相机捕捉图像，确定对象的位置，并确定它的位置是否在某个ROI内。 This also requires a loop... for t = 1:1000 im = getCamImage() roi = determineROI(im) end As you can see both the tracking and the DAQ pulse generation require loops, where the DAQ loop would be nested inside the tracking loop... for t = 1:1000 im = getCamImage() roi = determineROI(im) if roi == 1 v = 1; while t < 1000 DAQsend(voltageArray(v)) v = v+1; end else DAQsend(0) end end Unfortunately, this code does not allow me to continue generating pulses while updating the tracking information. I'm wondering if something like this is even possible... for t = 1:1000 im = rand; if im > .99 v = 1; while t < 1000 disp(v) v = v+1; pause(.1) end end end Here is a more complete So far I've been able to use the batch function in the parallel computing toolbox to run two loops simultaneously. daqjob = batch('DAQsend',1,{daqObject,voltageArray}); This allows me to perform animal tracking and generate a single pulse train on a parallel worker. However, I cannot update or stop this pulse train. I would be appreciative and in awe of anyone could provide a minimal example where you run two loops simultaneously, and programmatically stop/switch a for-loop or while-loop or update the information inside those loops, while they are executing. 布莱德 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/3924191 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 433570 2018 - 12 - 03 - t17:07:04z 2018 - 12 - 12 - t17:22:15z 我们有一台拥有MDCE许可证的24核计算机。目前我有23个工人为这台机器做准备。我能够成功地向机器提交复杂的simulink运行，并在它们完成时检索数据。万博1manbetx然而，一旦我开始提交足够多的工作，其中一些在队列中，机器崩溃给出一个BSoD错误“时钟看门狗超时”。我不完全确定是多少工作导致了这个错误。有一次我同时做24份工作，他们都毫无问题地完成了。 杰森Grubish //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/13083218 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 416752 2018 - 08 - 29 - t19:03:25z 2018 - 08 - 31 - t12:25:50z 你好，我一直在mdce遇到问题。我有一台CentOS机器，有4个处理器(4x20核)和320GB RAM，目前有83个工作线程在运行。mdce-service.log一直说(几次):Group-10:out:PeerRmiDispatcher:在发送返回消息时调度错误:Java .lang. outofmemoryerror: Java堆空间所以我认为我应该增加mdce的Java堆空间，但搜索-Xmx我发现mdce上的几个部分，这个值主要是硬编码的。正确的做法是什么?顺便说一下，启动所有worker时只使用了100GB/320GB的RAM。 胡安Mucarquer //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/8604608 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 94137 2009 - 06 - 27 - t01:12:00z 2018 - 06 - 15 - t13:16:10z 我正在尝试在Linux上运行MATLAB 7.6 (R2008a)。当我尝试安装它时，我收到以下错误:错误:您的计算机处理器缺少SSE2指令集。 MathWorks支万博1manbetx援小组 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/4622813 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 400309 2018 - 05 - 11 - t15:40:06z 2018 - 05 - 15 - t08:07:00z 我看到我们有高的和分布式的数组。Tall将数据分成块。分布式也将数据分成块!这里有什么不同?它们是如何与并行计算相连接的呢? Pey //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/5936488 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 395584 2018 - 03 - 08 - t05:00:00z 2018 - 04 - 17 - t19:26:17z 我正在我的本地机器上运行一个通信作业，但每当我启动它时，一个&;作业也开始并似乎一直运行，导致其他作业保持排队状态。 MathWorks支万博1manbetx援小组 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/4622813 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 362726 2017 - 10 - 23 - t08:47:34z 2017 - 11 - 06 - t14:14:59z 你好，我试图在MatLab中使用fmincon和“内点算法”实现一个分布式优化算法。我将整个问题分解为3个子问题，其中每个子问题并行执行优化的一个步骤(“optimset”中的“MaxIter”设置为1)，然后与它的邻居通信。这是重复的，直到停止准则是完全。现在我正在阅读关于“内部点算法”和双变量的更新。我想知道在最后一个优化步骤中，乘数和松弛变量的初始值是否需要。所以问题是:“内点算法”是否需要拉格朗日乘子和松弛变量的初值?如果是这样，是否有可能将这些作为'fmincon'-函数的输入?希望有人能帮帮我。谢谢你！ 雅克布 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/3215989 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 333262 2017 - 04 - 02 - t21:04:59z 2017 - 04 - 02 - t21:04:59z 我想在分布式数组上使用插值interp1。我知道interp1不在分布式数组的受支持函数列表()中，但我想知道是否有一种我没有想到的方法使它工作。代码基本如下:x = linspace(0,10,1000);Y = x.^3;X_dist = distributed(linspace(0,1,1000));一些代码使用分布式数组y_dist = interp1(x,y,x_dist);如果我想在spmd块的中间使用interp1，是否有涉及labBroadcast或其他东西的解决方案，收集数组是唯一的解决方案? 亚历克西斯Gamelin //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/10070555 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 316625 2016 - 12 - 13 - t00:19:50z 2016 - 12 - 13 - t00:19:50z 我正在集群上运行一个非常大的矩阵(>1E6x1E6)的瞬态FEM，并寻找一种最有效的方法来解决它。矩阵必须是稀疏的，因为一个完整的矩阵将超过内存。有没有一种方法在稀疏数据上使用分布式数组来求解矩阵，使用pcg方法?仅使用sparse和pcg，模拟的每个时间步骤需要10-30秒，我看到>有200,000个时间步骤。如果我可以利用多个核心来加快速度，甚至是2倍，那么我会非常高兴。 莱恩·伍德奥 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/6829602 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 97757 2010 - 10 - 29 - t14:30:00z 2016 - 11 - 21 - t15:07:02z 我正在使用分布式计算工具箱在多个服务器和工作机上运行我的模拟。我依次运行作业，并在每个作业完成后使用DESTROY命令终止它。我发现，随着完成的工作数量的增加，我的员工的内存使用量逐渐增加。最终，我得到'内存不足'例外。 MathWorks支万博1manbetx援小组 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/4622813 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 33328 2012 - 03 - 24 - t12:38:32z 2016 - 10 - 26 - t03:11:21z 我有一个代码在结构上类似于下面的例子:p = 3;N = p*10000;If ~matlabpool('size')，matlabpool('open'，'local'，p);end spmd, dist = codistributor('1d'，1);XX = codistribute .cell(N,1,dist);g_indexes = globalIndices(XX,1);end tic spmd, for k= range(1:N)， % perform some work XX(k,1) = {1};end end toc tic spmd, for k = g_indexes， % work XX(k,1) = {1};在我的计算机上，我得到以下输出:运行时间是26.234271秒。运行时间为30.065625秒。我知道与spmd和分布式数组相关的开销很大，但是这种性能比我个人预期的要差得多。 Am I doing this indexing wrong, or is there some reason why this is so slow? The reason I expected this to be faster is that I am only indexing the local parts of each array. (Unless I there is an error somewhere?) I would greatly appreciate all input, or any suggestions on this. Regards, Anders 安德斯·霍夫 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/1544902 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 304943 2016 - 09 - 28 - t19:27:41z 2016 - 09 - 29 - t07:28:42z 我有一个脚本，它有一个外部while循环和一个内部parfor循环。我一直在正常的并行计算工具箱上运行得很好，在单个超级计算节点上使用以下脚本的顶部:cl = parcluster('local');cl.parpool (24);我对扩展到额外的超级计算节点以获得更多处理器感兴趣，因此我认为现在必须使用MDCS。我的问题是:在while循环中包含parfor循环将与MATLAB分布式计算服务器(MDCS)一起工作吗?示例:MAXGEN = 100;Nind = 48;设计=零(NIND,10);obj = 0 (NIND);while gen <= MAXGEN %操作修改DESIGN parfor i=1:NIND obj(i) = fxn(DESIGN(i，:)) end结束 保罗•霍根 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/4479011 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 254302 2015 - 11 - 11 - t16:26:18z 2016 - 09 - 16 - t12:43:49z 我有以下功能加载和处理文件并行。我希望在运行时使用到100%的内核数量应该由“maxNumAllowedByMem”参数限制。然而，我惊喜地发现我的电脑上所有可用的内核都是100%。为什么呢?我以为我只提供了第一个(maxNumAllowedByMem)工作数据?function output = spmd_process_files(fileNameInCells, maxNumAllowedByMem) spmd if labindex<=maxNumAllowedByMem outputBuffer = load(fileNameInCells{labindex});outputBuffer = aLongProcessFunction(outputBuffer);output = outputBuffer{1};for nthComp = 2:maxNumAllowedByMem output = someCombineFunction(output, outputBuffer{nthComp});结束结束 伊森 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/6631007 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 285899 2016 - 05 - 26 - t08:28:40z 2016 - 06 - 07 - t14:19:17z 嗨，大家好，我有一个大数组(一个数据库，让我们说，它保持固定)，我直接加载到一个共分布数组，以避免通信开销。我这样做:spmd %在共分布数组中分配内存数据库= codistributed.zero (some_size);获取worker上的本地部分lp = getLocalPart(database);将文件中的数据加载到本地部分lp = loadDataFromFiles();%将本地部分放回数据库= codistribute .build(lp,getCodistributor(database));end我这样做是为了允许几个工作人员同时处理数据库的各个部分。只要我在程序的“main”脚本中执行这个操作，并且数据库变量在工作空间中可用，就可以正常工作。然而，当我想把所有功能都放到一个类中时，事情就停止了。假设我有如下内容:classdef数据库属性数据结束方法函数obj =数据库()%加载数据spmd %在共分布数组中分配内存数据库= codistributed.zero (100);obj。data = database; end function queryData(obj) spmd % Perform some operations on the database, which is stored % as a distributed array in obj.data. size(getLocalPart(obj.data)) end end end end Matlab let's me create an object of the class, and the property data is initialised. When checking the properties of the class object, it says that obj.data is a distributed array, as I would expect. However, when I try to execute the queryData method, I get the following error: Error using distributed/getLocalPart (line 195) It is not possible to call "getLocalPart" directly on a distributed array. To call "getLocalPart", you must enter an SPMD block and operate on the corresponding codistributed array. I can't seem to find any related topics. So my question obviously is: what am I doing wrong? And is it even possible to 'hide' a distributed array in a class property? Thanks! philip.joris //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/8093408 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 95647 2012 - 05 - 24 - t18:04:00z 2016 - 03 - 23 - t14:57:43z 我有两台机器，一台客户端机器和一台服务器机器通过网络连接，都安装了MATLAB。对于这个特定的情况，客户端机器有64位的MATLAB 7.13 (R2011b)，服务器机器有32位的MATLAB 7.12 (R2011a)。我想使用COM接口(当应用程序在远程机器上时称为DCOM)从客户端MATLAB调用和利用服务器MATLAB。我该怎么做呢? MathWorks支万博1manbetx援小组 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/4622813 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 265776 2016 - 01 - 29 t16:47:39z 2016 - 01 - 29 t16:47:39z 嗨，我想使用并行计算工具箱，但我缺少一种方法来使用分布式数组作为一个小的本地数组的索引。只讨论对分布式数组的索引。我知道反过来也有缺点，但我认为这应该是很有可能的。在我看来，在本地索引中使用(非布尔)分布式数组必须再次返回分布式数组。它不会导致任何数据传输开销，并且结果的维度是已知的。是否有更好的方法来进行这样的并行索引查找?我还缺少一种为获得就地支持而定义越界行为的方法。万博1manbetx接下来是我编写的一个示例代码来说明这个问题。第一个spmd块是我期望MATLAB工作的方式，第二个是我丑陋的变通方法。提示:所有性能数据都来自我的桌面，您想在集群上查看结果吗? parpool(); % Any random index data, here [10000 x 10000] values between 1 and 10. a = rand(10000, 'distributed'); a = floor(a * 10) + 1; % The lookup table. b = rand(10, 1); tic; spmd % Elapsed time is 3.892589 seconds. % Type of c1 is [1 x n] Composite, each [10000 x 10000]. % This behavior is broken in my opinion. c1 = b(a); end; toc tic; spmd % rebuild with the same default settings as a was build. codist = codistributor1d(2, codistributor1d.unsetPartition, size(a)); % Elapsed time is 0.693986 seconds. % Type of c2 is [10000 x 10000] distributed. % Workaround, but very ugly.... c2 = codistributed.build(b(getLocalPart(a)), codist); end; toc 马库斯芯 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/7589578 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 262866 2016 - 01 - 06 - t15:55:12z 2016 - 01 - 08 - t16:12:06z 我正在使用Matlab2015b。当我试图创建一个分布式数组使用M=randn(n,p， '分布式');使用spmdlang时，出现如下错误:RemoteSpmdExecutor/throwBlockExceptions(第159行)在工人2 3 4上检测到错误。spmdlang错误。spmd_feval_impl(第26行)spmdlang. spmd_feval_fcn中的错误(第59行)。spmd_feval_impl(f， @assign_outputs, get_out, unpack_in, initial_outputs, argsInCell, varargin{:});错误在分布式/sBuild(第16行)M = spmd_feval_fcn(@iBuild， [{codBuildMethod}， argsCell(:)。']);分布错误。randn (line 36) M = distributed.sBuild( @codistributed.randn, 'randn', varargin{:} ); Caused by: Cell contents reference from a non-cell array object. Cell contents reference from a non-cell array object. Cell contents reference from a non-cell array object. Where is this coming from ? How can I solve this ? Thank you for your help ! 让-巴蒂斯特·SCHIRATTI //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/6219238 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 114720 2014 - 02 - 03 - t23:12:55z 2014 - 02年- 05 - t13:35:57z 嗨，大家好，我需要在(稀疏)分布式数组上执行Kronecker产品，但不幸的是，ks manbetx 845ron函数没有处理。我尝试编辑Matlab函数，似乎只有最后一行:K =稀疏(ik,jk,bsxfun(@times,sb,sa.')，ma*mb,na*nb);在spdm循环中产生一个问题，有关于如何克服这个问题的线索吗?错误信息为:error detected on lab(s) 1 2。使用共分布/稀疏>iCallSparseImpl错误(第122行)||和&&操作符的操作数必须转换为逻辑标量值。||和&&操作符的操作数必须转换为逻辑标量值。使用共分布/稀疏>iCallSparseImpl错误(第122行)||和&&操作符的操作数必须转换为逻辑标量值。||和&&操作符的操作数必须转换为逻辑标量值。——提前谢谢 雨果 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/2109920 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 68701 2013 - 03 - 26 - t16:02:21z 2013 - 03 - 26 - t16:02:21z 在使用Matlab分布式计算服务器时，我目睹了一个奇怪的行为。我有8个节点。每个节点4核。这个问题出现在第一次尝试打开一个大型池时。如果我一直打开较小的池，每次增加使用的worker的数量，我就只能打开一个大的Matlab池。下面是我正在做的事情:*我使用Admin Center将所有节点上的所有核心添加到可用池。*如果我尝试打开一个32工人的Matlab池。它给出了一个错误。*接下来我要做的是打开一个2 worker的Matlab池。它成功了。 * I close the pool. * I open a 4 worker Matlab pool. It succeeds. * I close the pool. * I keep doing these steps until I reach 32 workers. Also, when I finally open 32 workers, if I close the pool and try to open again a 32 worker Matlab pool, it would always succeeds unless I power off the server. If I power off the server, then I would need to perform the same steps I mentioned earlier until I am able to open a 32 worker pool. Any clue as to what might be happening? Thanks! Reynaldo //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/3039220 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 63111 2013 - 02 - 12 - t02:00:09z 2013 - 02 - 12 - t02:00:09z 假设我有以下矩阵:A = rand(6400,6400)现在假设我从它创建一个分布式数组:(我有4个工人)dist = codistributor1d();Dist = codistributor2dbc([2 2]，3200);B =共分布(A,dist)有两种分布方式。每个工人存储一个3200x3200的矩阵，或者每个工人存储一个6400x1600的矩阵。我的问题是:*我什么时候应该分发一个数组?*我怎么知道哪个函数，codistributor1d或codistributor2dbc，我应该使用当我有一些数组，我想在工人之间分配?我知道如何使用这两种类型的数组，但我不知道什么时候一个比另一个更好。如果有人能帮我，我会很感激的。 丹尼尔Jalo //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/3495956 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 48871 2012 - 09 - 23 - t17:59:16z 2012 - 09 - 23 - t17:59:16z 我想知道什么是最好的方法来并行化的问题，我的工作代码。我有一个时间序列数据(一个轨迹)，它是~800,000 x2矩阵，我对它做了一些操作，包括矩阵幂，对角化和乘法。这是一种极大似然(ML)计算，由于它对超过1000个点的块(1000x2矩阵)产生“无穷大”，我将长轨迹分成1000个点的块，并对它们进行所需的计算(最终的ML是各块的总加法)。除了时间序列数据，我还有一些其他参数。所以我的objFunc就像:[MLtotal,MLsplit] = objFunc(params，轨迹ymat) trajChunks =重组(轨迹ymat，…)%分割成小块parfor i=1:长度(trajChunks) %容易并行MLsplit(i) = calculateML(params,trajChunks)结束MLtotal = sum(MLsplit) calculateML实际上是一个快速计算~0.5秒和串行计算~ 8分钟整个矩阵(在8处理器机器上)。当我使用parfor和一个100人的matlabpool时，大约需要8-10秒，这是一个很好的放大。现在，我需要改变参数(params)，并像~3000次那样进行计算。(实际上，我想做一个参数扫描)。paramsMat = [p1Vect;p2Vect; p3Vect p4Vect]; % p1,p2,p3,p4 are parameters & p1Vect, p2Vect etc., are 3000 point vectors. for ix = 1:length(paramsMat) currentparams = paramsMat(ix,:); [MLtot(ix),MLsplit(ix,:)] = objfun(currentparams,trajectoryData) end This takes like 24-30,000 seconds using 100 processors (our cluster size is 144 cores). Though it is scaling linearly, is there a better approach to do it? It is the same program operating on multiple chunks of data in a way. So I was wondering if using spmd is a better choice ? How to use it ? (I haven't used spmd before) Do you have any other suggestions for speeding it up. 不 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/1132834 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 48477 2012 - 09 - 18 - t15:57:09z 2012 - 09 - 18 - t15:57:09z 如何访问工作人员/实验室的部分分布式数据?我有一个大的时间序列数据，想在它的小块上运行一些函数。有一个执行的工作范围。想尝试分布式数组/spmd，但不知道如何访问本地数据一旦我分发数组。Matlabpool开始100;size(myMat) = 800000 x 2 myMatdb= distributed(myMat');spmd chunk_of_data = myMatdb;[out_of_chunk] = objFun(params, chunk_of_data);end有效，但所有实验室/工作人员都有完整的数据，而不是一小块数据。我想探索codistributor1d选项的共分布，以便对分布有更多的控制。 Still, how do I tell the worker to operate only on its local copy but not the total Composite. For some strange reason, functions like getLocalPart,localPart etc., aren't available on my Matlab r2011b. 不 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/1132834 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 99243 2012 - 08 - 16 - t14:40:00z 2012 - 08 - 16 - t14:40:00z 我已经阅读了MPILIBCONF函数文档中的说明，如命令所返回:doc MPILIBCONF我仍然不清楚为了使用替代MPI库，需要对该文件进行哪些修改。 MathWorks支万博1manbetx援小组 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/4622813 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 43017 2012 - 07 - 07 - t21:03:16z 2012 - 07 - 07 - t21:03:16z 嗨，我正在运行一个smpd循环，如c=1:NumLabs all_data{c}。X =兰特(100,100);end matlabpool NumLabs smpd (NumLabs) temp_X = all_data{labindex}。X输出=函数(temp_X);结束matlabpool关闭后，我如何访问存储在复合对象'out'中的数据?是否可以将“out”附加到“all_data{labindex}”。以一种关闭池后可用的方式?谢谢,曼努埃尔。 曼努埃尔 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/2533729 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 17868 2011 - 10 - 10 - t05:39:14z 2011 - 10 - 10 - t05:39:14z 我使用matlab在集群上执行模拟，其中作业通过matlab从本地机器提交到集群。一个示例提交脚本可能看起来像这样:%%获取作业调度程序的句柄sched = findResource();创建一个job job = createJob(sched， 'FileDependencies'， {'Analysis.m'});为tidx = 1创建任务filelist=dir('/dir1/dir2/'):length(filelist) tasks(tidx) = createTask(job，@Analysis, 1， {tidx});我现在试图获取并循环遍历集群上的一些文件，并在这些文件上运行一个脚本，例如Analysis。m如何在集群上获得文件列表，而不是在作业调度的本地机器上，然后将每个文件传递给Analysis。一次一个? CP //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/2811090 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 17637 2011 - 10 - 06 - t21:29:10z 2011 - 10 - 06 - t21:29:10z MDCS系统要求建议采用同构集群配置。如果头节点(作业管理器节点)不运行工人，它是否算作集群配置的一部分?换句话说，是否建议头节点也与工作节点同质?或者，重要的只是工作节点是同质的吗?例如，我是否可以在OS X上运行作业管理器节点，而所有工作节点都运行Linux(在相同的计算机上)并使用matlabpool? 马克Cafaro //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/3100697 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 9176 2011 - 06 - 09 - t20:13:06z 2011 - 06 - 09 - t20:13:06z 嗨，大家好，我正在尝试访问分布式数组的最后一个维度的索引，是否有任何函数可以放置我想要的冒号+逗号的数量?例如:x = distributed.rand(3,3,3,3,3,3,3,3);%我想访问:x(:，:，:，:，:，:，:，2) %我需要一些东西来放这些:，:，:，:，:，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，因为我的数据并不总是有相同的维度，我不能只是硬编码这些:，:，，:，，，，，，，，所以我想知道是否有任何替代方法来访问从最后一个维度的一些索引。 Siavash Jalali //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/2883339 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 100019 2011 - 05 - 17 - t13:02:00z 2011 - 05 - 17 - t13:02:00z 我正在使用并行计算工具箱和MATLAB分布式计算服务器。我正在运行大量的作业和任务，以执行遗传算法和直接搜索优化。代码运行时没有错误，但是我注意到工作线程上的CPU使用率正在下降，整体性能越来越低。我对这种行为没有任何解释，因为所有的工作和任务都正确完成了。我想知道是什么导致了这种行为。 MathWorks支万博1manbetx援小组 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/4622813 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 5474 2011 - 04 - 14 - t07:10:09z 2011 - 04 - 14 - t07:10:09z 我想存储一个大矩阵。它需要大约720GB的内存。利用大矩阵作为参数，计算eigs函数(求特征向量)。使用分布式计算机环境是否可以获得大矩阵(720GB或更多内存)?我有十台电脑，有72GB的内存，所以我想把这个大矩阵分成10台电脑。然后执行eigs function -> result = eigs('big matrix')，这样大矩阵即使存储在分割的计算机中也可以被识别为一个变量。这可能吗? seokwoo //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/2793095 标签:www.tianjin-qmedu.com, 2005:问题/ 97566 2010 - 01 - 28 - t15:21:00z 2010 - 01 - 28 - t15:21:00z 我已经成功地使用FileDependencies将MATLAB文件和数据文件传输到我的MATLAB分布式计算引擎工作者。然而，当我传输具有FileDependencies属性的独立可执行文件，并尝试使用SYSTEM调用调用它们时，我收到以下错误:error: 'myFile.exe'不能识别为内部或外部命令，可操作的程序或批处理文件。 MathWorks支万博1manbetx援小组 //www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/profile/authors/4622813