在MATLAB中进行并行计算，可以遵循以下步骤：
parpool，根据提示选择合适的并行池（如本地并行池、远程并行池等）。MATLAB提供了parfor语句，用于并行执行for循环中的迭代。
parfor i = 1:n
% 这里是循环体，每个迭代将并行执行
result(i) = computeFunction(i);
end
MATLAB提供了多种并行池函数，如parpool、delete、status等，用于管理并行池。
% 创建一个包含4个工作进程的本地并行池
parpool('local', 4);
% 查看当前并行池的状态
status = parpool;
% 删除并行池
delete(gcp('nocreate'));
分布式数组允许你在多个工作进程之间共享数据，从而实现并行计算。
% 创建一个分布式数组
distributedArray = distributed(rand(1000, 1000));
% 对分布式数组进行操作
result = sin(distributedArray);
如果你的计算机有GPU，可以使用MATLAB的GPU支持进行并行计算。
% 将数据传输到GPU
gpuData = gpuArray(data);
% 在GPU上执行计算
gpuResult = sin(gpuData);
MATLAB提供了一些并行计算应用，如Parallel Computing Toolbox中的示例和教程，可以帮助你更好地理解和使用并行计算。
通过以上步骤，你可以在MATLAB中实现并行计算，提高计算效率。
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