下面是已安装好的Matlab界面，各模块窗口可以在布局中勾选：

写程序点新建脚本创建：

比如说写一个a=1

点保存命名文件时，如果是名称是英文，那么可以直接点上方绿色运行按钮运行，但不支持中文名称

但是可以选中程序右键点执行所选内容

运行后，右边工作区会保存结果至名称为a的矩阵中，双击可以打开矩阵

下面命令窗口也会打印出执行的命令和结果

如果是循环程序，每次打印出结果肯定会延长运行时间，因此可以在命令行后加上分号，这样就不会打印出结果了，如果想看结果，运行结束后可以在工作区找到相应矩阵查看。

如果是要批量清楚工作区变量矩阵，可以在命令窗口输入clear

右下方命令历史记录窗口会记录下当前运行的代码，但还是建议及时保存文件

下面这个按钮可以切换文件夹

当前文件夹又称运行目录，目录下的自定义函数优先被调用，如果是调用不在运行目录下的自定函数，会报错提示未找到该函数，网上别人写的程序直接拿来用会经常遇见这种问题。

除了自定义函数，如果是要导入函数工具箱，可以先将压缩包解压，再点击主页设置路径，点添加并包含子文件夹，Matlab自带的都是基本的运算函数，比如在运行优化算法时，缺少相应函数，可以通过这个方法导入。

Matlab脚本文件，可以简单分为两种，一个是可以直接运行的(下图第二个)，一个是不可直接运行，只能用于调用的(下图第一个)

第二个文件就是上面介绍过的a=1，然后也可以多写点代码

第一个文件则使用function文件建立

自定义函数名称为fun，其中的fun也是脚本文件名称，两者名称必须一致，c是输入，b是输出，该函数实现的是将c值赋给b，例如：

矩阵的行数和列数可以通过size函数返回，用法[n,m]=size(x)，length这个函数则是返回矩阵行数和列数其中最大的一个，用法n=length(x)

矩阵的转置，用单引号

有些时候也会改变矩阵的维度

3 函数创建与调用

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在Matlab中使用function函数构建自定义函数时，需要保存为m文件进行调用：

   

写好函数后点击保存

在主程序中，可以直接调用当前运行目录中的自定义函数：

在命令窗口处可以看见输出结果

matlab中创建矩阵比较简单，可以直接x=[0:0.2:2]生成0到2间隔为0.2的数列

disp是常用的打印函数，等同于python中的print

matlab中自带了很多数学函数，使用起来比较方便，代码简单，并且右方的工作区间可以双击查看运算过程数据。

4 循环语句

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在进行列表或矩阵计算时，常常会用到循环语句将项目调用出来进行计算，然后在储存于列表或矩阵中或者打印，一般循环会用到while和for，当使用while时，需要通过计数来协助完成循环，for循环则相对来说简单一点，但如果是要知道满足某个条件时才终止循环这种情况，while更为实用。

4.1 while循环

例如将列表words中每个项目加上"!"打印出来：

words = [“hello”, “world”, “spam”, “eggs”];

counter = 1;

max_index = length(words);

while counter <= max_index

word=words(counter);

disp(word + “!”)

counter = counter + 1;

end

%结果：

hello!

world!

spam!

eggs!

4.2 for循环

将上述while循环语句更改为for循环语句:

words = [“hello”, “world”, “spam”, “eggs”];

for i=1:length(words)

word=words(i);

disp(word + “!”)

end

4.3 拓展

sum从0,1,…,n累加，直到sum>20时终止循环并打印sum

sum=0;

n=0;

while sum<=20

sum = sum+n;

n = n+1;

end

disp(sum)

或

sum = 0;

n = 0;

for i=1:10

sum = sum+n;

n=n+1;

if sum>20

break;

end

end

disp(sum)

%结果：

21

5 parfor循环并行计算

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5.1 简介

parfor循环是Matlab并行计算工具箱(Parallel Computing Toolboxl)用于并行计算单循环的工具，并行度与CPU核心数有关

软件界面左下角start开启，启动约十几秒

出现这个图标就表示已经开启并行池

开启前可以先对Parallel Preference预设pool数量，电脑多少核心这里就填多少，填多了也没用，下面是并行工具运行时间，默认30分钟

可以多设置一些时长，不需要并行计算时可以点击关闭

5.2 何时使用parfor

1、如果您有一个慢for循环，parfor循环可能很有用。如果您有以下情况，请考虑parfor：

• 一些循环需要很长时间。在这种情况下，worker可以同时执行循环内的计算。确保循环次数超过工作进程数，否则，不会调用所有的核进行运算。

• 简单计算的许多循环，如蒙特卡罗模拟或参数扫描。parfor将循环划分为多个组，以便每个worker执行循环总次数的一部分。

2、如果您有以下情况，parfor循环可能没有用处：

• 运行矢量化的代码，例如x=0     for i=100     x=x+1     end，执行并行计算时，work1负责第1、5、11次循环，work2执行2、6、12次循环，由于各works同时开始工作，work2开始计算时，第1次迭代也就是work1还未执行完第一个计算，work同样的基于x=0开始进行x=x+1，因此将导致结果x(1)=x(2)。

• 执行所需时间较短的循环，由于需要时间将计算同步给其他workers，因此采用并行计算反而程序运行时间更多。

3、当循环中的迭代依赖于其他迭代的结果时，不能使用parfor循环。每个迭代必须独立于所有其他迭代。

举几个案例解释上述条件：

(1)普通单核计算

ticn = 20;

A = 500;

a = zeros(n);

for i = 1:n

a(i) = max(abs(eig(rand(A))));

endtoc

历时18. 765742秒.

(2)并行四核计算

ticn = 200;

A = 500;

a = zeros(n);

for i = 1:n

a(i) = max(abs(eig(rand(A))));

endtoc

历时6. 358251秒

那么针对于仿真模拟或者是优化算法中的循环该怎么用，上文也说到了不能对循环中有矢量计算的采用并行方式

(1)单核计算

ticn = 20;

A = 500;

a = zeros(n);

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