MATHEMATICA 内置符号

ParallelTable

并行产生

个 expr 列表.

ParallelTable

当 i 从 1 到

时，并行产生 expr 的值的列表.

ParallelTable

从

开始.

ParallelTable

用步长 di.

ParallelTable

用连续值

，

，....

ParallelTable

给出一个嵌套列表，与 i 相关的列表在最外层.

更多信息

ParallelTable 是一个并行的 Table，在不同的内核和处理器之间自动分配 expr 的计算.

ParallelTable 将给出和 Table 相同的结果，除了计算中的副作用.

Parallelize[Table[expr, iter, ...]] 等价于 ParallelTable.

对于不能并行化的 ParallelTable，用 Table 执行计算.

ParallelTable 采用的 Method 选项和 Parallelize 相同.

ParallelTable 的 DistributedContexts 选项指定出现在 expr 中的哪个符号在计算前自动把它们的定义分配到所有可用的内核.

默认值是 DistributedContexts:>$DistributedContexts，其中$DistributedContexts:=$Context，分配当前上下文的所有符号的定义，但是不分配来自于程序包的定义.

范例

关闭所有单元

例 (5)

ParallelTable 与 Table 工作方式相似，不同之处在于并行：

具有前10个平方数的列表：

以下表格中 i 从0到20，步进为2：

生成一个4×3矩阵：

绘制一个表格：

ParallelTable 与 Table 工作方式相似，不同之处在于并行：

In[1]:=

Out[1]=

In[2]:=

Out[2]=

具有前10个平方数的列表：

In[1]:=

Out[1]=

以下表格中 i 从0到20，步进为2：

In[1]:=

Out[1]=

生成一个4×3矩阵：

In[1]:=

Out[1]=

In[2]:=

Out[2]//MatrixForm=

绘制一个表格：

In[1]:=

Out[1]=

范围 (5)

表格中的索引可以向后运行：

生成一个三角数组：

生成一个3x2x4数组，或者张量：

在一个现有的列表上迭代：

从现有的列表，生成一个数组：

推广和延伸 (1)

该列表的索引可以具有符号值：

选项 (11)

把计算分成最小可能的子单元：

把计算分成与可使用内核相同数目的子块：

对于整个任务，把计算分成最多每个内核2次计算：

把计算分成每次计算最多5个元素：

默认选项设置在计算规模和计算次数之间折中：

具有很大差异的运行时间的计算应该被尽可能精细地并行化处理：

大量简单计算应该被分配成尽可能少的批次：

默认情况下，当前上下文的定义会自动分配：

没有分配任何函数的定义：

分配出现在并行计算中的所有上下文中的符号定义：

只分配给定上下文的定义：

恢复 DistributedContexts 选项的值为默认值：

应用 (6)

对于许多初始条件，求解并且绘制一个微分方程，并且使用动画显示结果：

探索在两个空间维度上的正弦-Gordon方程的不同参数值：

对于相同的数据集合应用不同的算法：

对同一图像，应用具有不同过滤器的列表，并且显示结果：

或者应用一个效果列表：

从一个动画生成10个帧，并且把它们分别保存到单个文件中：

对成批作业并行处理：

每次运行返回一个帧，用于正确性检查：

删除生成的文件：

把不同语言所需的字长生成表格：

在一个网格中显示结果：

快速显示一些非平凡的元胞自动机的计算：

属性和关系 (10)

并行化在最外（第一个）索引出现：

使用多个迭代规格相当于嵌套 Table 函数：

ParallelDo 把表达式的相同序列作为 ParallelTable 计算：

ParallelSum 有效地把 Plus 应用到 ParallelTable 所得的结果：

ParallelArray 在一些连续整数上迭代：

Map 把一个函数应用于列表中的连续元素上：

Table 可以把列表中的连续元素替换到一个表达式中：

在一个给定列表中迭代的 ParallelTable 等价于 ParallelCombine：

ParallelTable 可以通过使用 WaitAll 和 ParallelSubmit 实现：

一个多维列表的最内层的并行化处理：

当需要时，互动式定义的函数自动分配到所有内核：

手动分配定义且禁止自动分配：

对于来自于程序包的函数，使用 ParallelNeeds 而不是 DistributeDefinitions：

可能存在的问题 (3)

并行内核上未知的函数可能导致串行计算：

在所有并行内核上定义该函数：

该函数现在在并行内核上计算：

在当前上下文的函数定义自动分配：

不是来自于默认上下文的定义不会自动分配：

使用 DistributeDefinitions 分配这样的定义：

或者，设置 DistributedContexts 选项包括所有的上下文：

当并行化处理时，平凡操作可能需要更长时间：

巧妙范例 (2)

可视化 Mandelbrot 集：

计算并且显示物流地图的 Feigenbaum （或者分岔）图：

参见

Table Parallelize ParallelArray ParallelTry ParallelDo ParallelSum

更多关于

数据并行化

并行计算

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