MATLAB（矩阵实验室）是一款高性能的数值计算和可视化软件，广泛应用于工程、科学、教育等领域。本讲义主要针对MATLAB的并行计算技术进行了详细介绍，涵盖了从基础的编程习惯到性能优化的高级技巧。
讲解了并行计算的重要性，以及如何充分利用MATLAB的向量和矩阵运算功能。向量和矩阵运算是MATLAB的核心，它可以显著提高数据处理和计算的效率。向量化操作是将传统的逐个元素计算改为直接对整个数组进行操作，这样不仅提高了代码的可读性，也增强了运行效率。
接下来，通过实例“块处理图像”来展示如何解决性能瓶颈问题。在图像处理中，逐个像素进行处理可能会导致性能瓶颈，因此可以将图像分成几个较大的区块进行处理，这样可以减少计算时间，并通过比较结果来评价代码的性能。
在优化MATLAB代码性能方面，主要介绍了以下几个方面：
1. 程序运行时间的测量：使用`tic`和`toc`函数可以测量代码段的运行时间。
2. 程序语法分析：使用M-Lint功能的Code Analyzer可以建议更合理的编程习惯。
3. 程序性能分析：利用Profiler功能可以深入了解代码性能。
4. 提升程序运算性能：
- 内存预分配：通过预先分配好内存空间来减少动态内存分配的开销。
- 向量化操作：尽量避免循环遍历数组元素，直接使用向量运算替代。
- 逻辑索引：利用逻辑运算符或者面罩（mask）来访问和处理数组中的元素。
关于MATLAB数组的存储机制，MATLAB中的数组是按列存储的，这与C/C++等语言按行存储的习惯不同。此外，MATLAB支持按行和列的索引访问，以及线性索引和逻辑索引。
MATLAB的底层技术支持包括商业库（如BLAS和LAPACK）和JIT（即时编译）/加速器。BLAS提供了基本线性代数操作的多线程实现，LAPACK提供了更高级的线性代数运算。JIT技术可以生成实时的多线程代码，提升循环操作的性能。
在性能优化方面，还提到了以下最佳实践：
1. 尽量减少动态路径的改变，比如动态添加路径或者创建全路径。
2. 使用load函数的函数调用语法来快速加载变量。
3. 尽量避免数据类型的变化，因为这会导致性能损失。
讲义还通过“数据拟合”的例子来说明如何利用MATLAB并行计算能力解决实际问题。数据拟合往往需要从多个文件中加载数据，提取特定测试，使用样条数据进行拟合，并将结果输出到Microsoft Excel。
解读了Profiler的结果，重点放在瓶颈上，包括函数调用总数和每个函数调用的时间。由于MATLAB的函数可以输入向量或矩阵，合理选择合适的函数可能会对性能有较大影响。当内置函数无法满足需求时，可以通过编写自定义函数来实现更优的性能，同时也可以查看内置函数的源代码来进一步优化性能。
总结来说，MATLAB并行计算从基础编程技巧到高级性能优化，涵盖了多个方面，包括向量化操作、内存预分配、性能分析、底层技术支持和一些编程最佳实践。掌握这些知识可以帮助用户更加有效地利用MATLAB进行科研和工程开发。
