Matlab 并行工具箱学习总结
matlab实训心得体会2篇
matlab实训心得体会matlab实训心得体会精选2篇（一）在进行MATLAB实训过程中，我获得了很多宝贵的经验和体会。
首先，MATLAB是一个非常强大且灵活的工具，可以用于各种数学和科学计算，编程和数据可视化任务。
通过实践，我熟悉了MATLAB的基本语法和功能，能够编写简单的脚本和函数来解决问题。
其次，实训过程中对于问题的分析和解决能力得到了锻炼。
在遇到具体问题时，我学会了用MATLAB的库函数和工具箱来解决问题，如图像处理工具箱，信号处理工具箱等。
同时，也学会了通过查阅MATLAB的文档和在线资源来获取帮助和解决困难。
第三，实训中的案例分析对我总结和应用知识起到了很大的帮助。
通过分析实际问题并编写相关的MATLAB代码，我更深入地了解了MATLAB的使用方法，并且能够将其应用到实际生活和工作中。
最后，通过与同学的合作和讨论，我了解到MATLAB的应用范围非常广泛，可以应用于各个领域，如工程、科学、金融等等。
同时，也学到了他们的一些解决问题的方法和技巧，这对我提高MATLAB的应用水平非常有帮助。
总的来说，通过这次MATLAB实训，我不仅学会了使用MATLAB这个强大的工具，还提高了问题的分析和解决能力，并且通过实际应用案例，对MATLAB的应用有了更深入的认识。
这对我今后的学习和工作都非常有帮助。
matlab实训心得体会精选2篇（二）在参加Maya实训的过程中，我收获了很多经验和技能，也体会到了一些心得。
首先，Maya实训让我更加熟悉了Maya这个三维建模和动画软件。
通过实践操作，我学会了如何使用Maya的各种工具和功能，包括建模、贴图、动画等等。
这让我对于Maya的理解更加深入，也提升了我的技能水平。
其次，Maya实训让我明白了建模和动画的重要性。
在实训过程中，我需要根据需求进行建模和动画的设计，这要求我有创意和细致的操作能力。
通过不断地练习和尝试，我逐渐掌握了如何通过建模和动画来表达自己的想法和创作。
matlab实训心得体会（通用23篇）
matlab实训心得体会（通用23篇）matlab实训篇1自己刚刚接触matlab有半个学期的时间，说实话我现在对MATLAB还是摸不着头脑，一方面是自己接触的时间太短，另一方面，就是自己在上机方面投入的时间有限，实践比较少。
现在，我对MATLAB的印象仅仅在解决习题和绘制图形上，但是我很喜欢MATLAB的简单的语法,易于绘制图形,编程也非常容易, 并且具有功能强大的开放式的toolbox。
因此,尽管我一直没有这方面的应用,但是我还是对它非常感兴趣，自己正打算暑假好好研究研究MATLAB。
下面是我学习MATLAB在理论和实践方面的一点心得与体会，可能有些地方自己理解的不是很正确，但是随着学习的深入，我想我可以发现自己的错误所在。
首先我想说的是，在理论方面，在学习MATLAB过程中，我感觉到它和c语言有许多相似之处，他有c语言的特征，但是比c语言编程计算更加简单，适合于复杂的数学运算。
但是MATLAB跟其他语言也有着很大的不同。
现在用的比较多的编程语言，除了MATLAB就应该是c、c＋＋、VHDL，VB和Delphi也接触过，如果自己抱着“把其他语言的思想运用在MATLAB里面”的话，那么我想，即使程序运行不出错，也很难把握MATLAB的精髓，也就很难发挥MATLAB的作用了。
众所周知MATLAB是一个基于矩阵运算的软件，但是，真正在运用的时候，特别是在编程的时候，许多人往往没有注意到这个问题。
在使用MATLAB时，受到了其他编程习惯的影响，特别是经常使用的C语言。
因此，在MATLAB编程时，for循环（包括while循环）到处都是。
.这不仅是没有发挥MATLAB所长，还浪费了宝贵的时间。
我这里想说的一点是，往往在初始化矩阵的时候注意到这个问题，懂得了使用矩阵而不是循环来赋值，但是，在其他环节上，就很容易疏忽，或者说，仍然没有摆脱C＋＋、C的思想。
MATLAB博大精深，涉及的内容很多，所以，我认为不要试图掌握MATLAB的每一个功能，熟悉和你专业最相关的部分就可以了，这也是老师在课堂上经常说的。
matlab学习心得体会（精选3篇）
matlab学习心得体会（精选3篇）ma tlab学习心得体会（精选3篇）首先我想说的是，matla b跟其他语言不一样（我用的比较多的编程语言，除了matlab就应该是c或c＋＋了，VB和Delphi也接触过，我想版面(matlab版)大部分人也差不多），如果你抱着“把其他语言的思想运用在matla b里面”的话，那么我想，即使程序运行不出错，也很难把握mat lab的精髓，也就很难发挥matlab的作用了。
所以，如果你是希望matlab作为VC的附属品，即你不想在matlab上面花太多功夫，只纯粹想用matlab来完成VC做不了或很难做成的任务的话，那么，这篇文章你也不需要再阅读下去了；如果你是希望掌握一门语言、一个工具，使它更有效为你服务的话，那么，希望本文对你有所帮助。
Matlab是一个基于矩阵运算的软件，这恐怕是众所周知的事情了，但是，真正在运用的时候（就是在编程的时候），许多人（特别是初学者）往往没有注意到这个问题，因此，fr循环（包括hi le 循环）满天飞…………..这不仅是暴殄天物（没有发挥mat lab所长），还浪费了你宝贵的时间。
对此，版友MVH在他的“MATLAB 小技巧”一文中也有所涉及，雷同的东西我也就不重复了，matlab的“帮助”里面也有相关的指示。
我这里想说的一点是，初学者往往在初始化矩阵的时候注意到这个问题，懂得了使用矩阵而不是循环来赋值，但是，在其他环节上，就很容易疏忽，或者说，仍然没有摆脱C＋＋的思想。
举个例子吧，下面的代码是我的一个师弟写的，我想他接触matlab 也有2、3年时间了（在此说明一下，接触2、3年并不是表示每天都会跟mat lab打交道，我本人也不是，只是在一年某几个时间段里面连续使用），但是仍然会出现类似的问题：上面的代码实现了一个目的――检查信号i mf1（一个向量）是否存在绝对值大于1的点，这显然是基于C＋＋的思想写出来的。
Matlab 总结报告
绪论时间飞逝，转眼间学习Matlab实训课已经结束。
虽只有短短的几周教学的时间。
但是老师所教给我们的知识却有很多很多。
所以，首先要感谢老师的细心教导。
没有您的讲解我想现在我们对于Matlab这款软件还是充满了神秘感。
还清楚的记得就在几周前，我拿着Matlab书本去机房。
当时，由于线性代数没有开课。
所以，对老师所说的矩阵什么的真的是一点都不懂。
在没有办法的情况下只能硬着头皮去听了。
一节课下了感觉还好，没有我想象中的那么难，大部分按照老师的方式依葫芦画瓢还是可以运行处所要的结果的，但讲到其中的原理就不行了。
就这样我们迎来了第一次实验报告，那次报告在课下完成的还算顺利，但是由于条件的原因当时的几道题目都没有真正的在计算机上运行，没有调试。
但我相信那几题都是正确的，虽没有真正的结果。
就这样第一次的报告过去了。
在接下来的几周里也就是那样的听着、学着。
也没觉得自己有什么进步但是总觉得每一次的课都是听得迷迷糊糊，自己没有太用心在上面。
所以，之后的报告做的就不怎么样了，每次都有好几题不会。
但是，在所有的章节中我对“矩阵”这个章节最感兴趣，同时也是学的比较好的。
所以，接下来我就对我所学的矩阵有关方面的知识做一个小结：矩阵：我们都知道，作为一种科学计算软件。
Matlab专门也矩阵作为基本的运算单位，而从计算机编程语言的角度而言，为了能够和C语言等高级语言保持一定的相似性，Matlab的矩阵在M语言中使用的数组的形式来表示。
而且，matlab 还提供了关于数组和矩阵不同的运算方法。
所以使用Matlab也必须掌握基本的矩阵计算的方法。
那样才能称得上是“了解这款软件”！接下来，将介绍一些基本的知识。
一、矩阵的构造在MatLab中,构造矩阵的方法有两种。
一种是直接法,就是通过键盘输入的方式直接构造矩阵。
另一种是利用函数产生矩阵。
例1.利用magic函数来产生一个矩阵B=magic(3)B=8 1 63 5 74 9 2例2.使用冒号运算符来创建向量在Matlab的命令窗口中键入如下命令：A=1:5A=1 2 3 4 5B=1:2:5B=1 3 5有上面的两组数据我们可以看出：在Matlab创建矩阵时利用“冒号”有所差别。
matlab实验心得总结
通过《matlab仿真》实验使我学习掌握了许多知识。
首先是对matl ab有了一个全新的认识，其次是对matl ab的更多操作和命令的使用有了更高的掌握，最重要的事对m atlab的处理能力有了一个更高的飞跃尤其是对相关函数的使用及相关问题的处理。
就对matla b相关的命令操作而言，通过这次实验的亲身操作和实践，学习掌握了许多原本不知道的或者不太熟悉的命令。
比如说相关m文件的建立，画图用到的标注，配色，坐标控制，同一张图里画几幅不同的图像，相关参数的设置以及相关函数的调用格式等等。
就拿建立一个数学方程而言，通过设置不同的参数达到所需要的要求和结果，而且还可以在不同的窗口建立不同的函数而达到相同的效果，比如说可以再命令窗口和m文件中通过不同的命令设置的到相同的所需的效果图。
而自己对于矩阵及闭环传递函数的建立原本所掌握的知识几乎为零，而通过这次实验使我彻底的掌握了相关的命令操作和处理的方法，在这里我们不仅可以通过建立函数和参数来达到目标效果，而且还可以通过可视化的编程达到更快更方便，更简洁的效果。
就拿可视化编程而言原本根本就只是听说而已罢了，从来就没有亲身去尝试过，然而现在自己却可以和容易的通过搭建不同功能木块来实现相关的函数及功能。
这些在原本根本就不敢相信，然而通过《matlab仿真》的学习和实验亲身操作这些原本看似不可能的操作在此就变的轻而易举的事了。
再此我不得不题到的事指导老师教我们怎么去搭建构造相关闭环传递函数的实验，这个实验几乎在我们的这次实验中占据了非常大的比重，在后面的几个大一点的实验中几乎都是涉及这个方面的内容，我现在想说的事怎么去搭建相关的函数和功能模块对我们来说几乎已经不是什么难事了，就拿怎么去对模块功能的实现以及分析确实是个重点和难点。
matlab实习总结.（大全5篇）
matlab实习总结.（大全5篇）第一篇：matlab实习总结.MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连 matlab开发工作界面接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多,并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。
在新的版本中也加入了对C,FORTRAN,C++,JAVA的支持。
可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用,此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序,用户可以直接进行下载就可以用Matlab是一个强大的数学工具,它的应用广泛,涉及到各个领域.它使用起来十分方便,不用麻烦去定义变量.它的绘图能力很强,甚至可以模拟出三维视图.矩阵是它应用的核心,许多工程繁琐的运算都需要靠矩阵来化简,这正是它的生命力所在.但是,他的函数很多,开始学时记的比较痛苦,我已经深深感觉到了.不过看多了也就熟了,感觉和学五笔差不多.它的语法简单,像我学过C语言的学起来还是蛮容易的.它的数组定义十分符合自然,是从1开始的,数组元素的调用也很接近数学的表达.此外,函数的名字也很符合英文规则,反正我用得很开心就是了.通过学习matlab,我又一次锻炼了自己的思维.它学起来得心应手也让我明白了学习一门语言(c语言对学习其他语言的帮助指导作用.同时,它也加强了我理论联系实际的能力.这是一个专业课的基础工具,学好它是必要的.在第一章中,讲的是一些matlab的入门技术,除了一些基本操作与介绍之外,还初步认识了简单指令的编制,认识了一些matlab 的特殊符号,例如运算用到的加减乘除。
Matlab学习心得与体会
Only in boiling water, tea can develop the rich aroma of life.简单易用轻享办公（页眉可删）Matlab学习心得与体会Matlab学习心得与体会篇一：MATLAB学习心得一．对MATLAB的认识正如课本《MATLAB教程及实训》中的前言所说，MATLAB是MathWords公司于1984年开发的，目前已经发展成国际上最流行、应用最广泛的科学与工程计算软件之一。
MATLAB集合矩阵云运算、数值分析、图形显示和仿真等于一体，被广泛应用于自动控制、数学运算、计算机技术、图像信号处理、汽车工业、语音处理等行业。
MATLAB它将计算、可视化和编程等功能同时集于一个易于开发的环境。
MATLAB主要应用于数学计算、系统建模与仿真、数学分析与可视化、科学与工程制图和用户界面设计等。
目前，MATLAB已经成为应用代数、自动控制理论、数字信号处理、动态系统仿真和金融等专业的基本数学工具，各国高校纷纷将MATLAB正式列入本科生和研究生课程的教书计划中，成为学生必须掌握的软件之一。
MATLAB是matrix laboratory的缩写，它的产生是与数学计算有密切的关系。
从1980年发展到现在已经是一个交互式开发系统，其基本数据要素是矩阵。
MATLAB系统是由MATLAB开发环境和MATLAB语言，MATLAB数学函数库、MATLAB图形处理系统和MATLAB应用程序接口（APL）5部分组成。
MATLAB的有以下特点1运算功能强大 2编程效率高3强大而智能化的作图功能 4可扩展性强 5Simulink 动态仿真功能二．我对MATLAB的掌握程度在短课时选择了本书1、2、3、4、5、7章的内容学习1. MATLAB R20__a软件的概述(略)。
2. MATLAB常见字符及基本运算在本人的自主学习以及老师的授课下我已经初略的掌握了MATLAB R20__a的基本使用方法：MATLAB R20__a的开发环境、MATLAB R20__a的其他管理、MATLAB的文件处理工具、MATLAB R20__a的帮助系统（1）数据类型数组：字符型、数值型、元胞型、结构体型、Java型和函数句柄，其中数值型有包括单精度型和双精度型。
matlab学习总结
matlab学习总结MATLAB（矩阵实验室）是一种用于科学计算、数据分析和可视化的高级编程语言和环境。
学习和使用MATLAB可以帮助科学家、工程师和研究人员更加高效地处理和分析数据，进行模型建立和仿真。
在这篇总结中，我将回顾我的MATLAB学习经历，分享我在学习和使用MATLAB过程中的收获和体会。
在学习MATLAB的过程中，我发现了一些重要的学习方法和技巧。
首先，了解MATLAB的基本语法和常用函数是学习的第一步。
MATLAB的语法和其他编程语言有一些区别，例如使用“=”而不是“==”赋值，使用“end”而不是“{ }”表示循环和条件语句的结束等。
此外，MATLAB内置了许多常用的数学函数和工具箱，学习如何使用这些函数和工具箱对数据进行分析和处理非常重要。
掌握这些基础知识是学习和使用MATLAB的基础。
其次，通过实践来学习是非常有效的。
只有通过实际解决问题和编写代码，才能真正掌握和理解MATLAB的各种功能和应用。
在学习过程中，我不断寻找一些实际问题来解决，并使用MATLAB来进行分析和解决。
这样的实践帮助我提高了MATLAB的使用技巧和复杂问题的解决能力。
此外，参考书籍和在线资源也是学习MATLAB的重要途径。
我在学习过程中使用了一些经典的MATLAB教材和在线教程，这些资源对我理解MATLAB的基本概念和进一步提高我的编程能力非常有帮助。
此外，MATLAB的官方网站和论坛也提供了大量的学习资料和解决问题的方法，可以帮助我们更好地学习和使用MATLAB。
MATLAB的一个重要特点是它强大的数据可视化功能。
通过使用MATLAB绘制图形，我们可以更好地理解和展示数据。
在学习过程中，我学会了使用MATLAB的图形函数和工具来创建各种类型的图表，包括折线图、柱状图、饼图等。
这些图表不仅可以帮助我们更好地理解数据，还可以用于报告和展示研究结果。
与此同时，MATLAB还提供了许多工具箱和扩展包，以满足不同领域的需要。
matlab学习心得体会（精选17篇）
matlab学习心得体会（精选17篇）matlab学习篇1matlab中有丰富的图形处理能力，提供了绘制各种图形、图像数据的函数。
他提供了一组绘制二维和三维曲线的函数，他们还可以对图形进行旋转、缩放等操作。
matlab内部还包含丰富的数学函数和数据类型，使用方便且功能非常强大。
本学期通过对matlab的系统环境，数据的各种运算，矩阵的分析和处理，程序设计，绘图，数值计算及符号运算的学习，初步掌握了matlab的实用方法。
通过理论课的讲解与实验课的操作，使我在短时间内学会使用matlab，同时，通过上机实验，对理论知识的复习巩固实践，可以自己根据例题编写设计简单的程序来实现不同的功能，绘制出比较满意的二维三维图形，在实践中找到乐趣。
matlab是一个实用性很强，操作相对容易，比较完善的工具软件，使用起来比较方便，通过操作可以很快看到结果，能够清晰的感觉到成功与失败，虽然课程中也会出现一些小问题，但是很喜欢这门课程。
matlab学习心得体会篇2学习matlab是听说它是一个功能强大的数学软件，但是正被微积分的计算缠身，听说有一个高级的计算器当然高兴，以后可以偷懒了，当然现在不能偷懒。
听说关于自动化的计算特别复杂，如果有一种软件能帮忙解题，那是一种极大的解脱，有益于缩短研究时间。
目前我只知道有三种数学软件，都是国外的，没有国内的，差距挺大的。
matlab学起来挺顺手的，比C语言简单。
但是深入学习的时候却困难重重，因为很多知识都没有学习，就算知道那些函数，也没有什么用处。
老师布置的作业难度大，写一篇实验，大一什么都不会，写一篇这种论文谈何容易。
最多也就会一些数值计算、符号计算、简单绘图，根本不会什么实验。
学习matlab体会最多的是这个软件的功能强大，好多数学题都被轻易的解出。
但是有一点遗憾，不知是我不会用，还是它没个功能，已知空间的电荷分布，求空间的电场分布。
其中电场分布是无法用函数表达式表示。
我知道计算机肯定可以实现，但是这个软件能不能实现就不知道了，我看过许多资料，但是在这方面没有提到相关信息。
matlab实验心得总结
matlab实验心得总结《matlab 实验心得总结》在学习和使用 Matlab 的过程中，我经历了从陌生到熟悉，从困惑到领悟的种种阶段。
通过一系列的实验操作，我不仅掌握了 Matlab 这个强大工具的基本使用方法，还深刻体会到了它在解决实际问题中的高效性和灵活性。
Matlab 作为一款广泛应用于科学计算、数据分析和可视化的软件，其功能之强大让我印象深刻。
在最初接触时，面对那繁多的函数和命令，我感到有些无从下手。
但随着实验的逐步深入，我逐渐发现了其中的规律和逻辑。
首先，Matlab 的矩阵运算功能给我带来了极大的便利。
在处理大量数据时，矩阵运算能够快速而准确地完成复杂的计算任务。
通过简单的命令就能实现矩阵的加减乘除、求逆、转置等操作，大大提高了计算效率。
例如，在进行线性方程组的求解时，只需要输入相应的系数矩阵和常数向量，就能迅速得到准确的解。
这让我在处理数学问题时节省了大量的时间和精力。
其次，Matlab 的绘图功能也非常出色。
它能够将数据以直观的图形方式展示出来，帮助我们更好地理解和分析数据。
无论是二维的曲线、散点图，还是三维的曲面图，Matlab 都能轻松绘制。
通过调整绘图的参数和属性，可以得到清晰、美观的图形。
这对于数据的可视化分析和结果的展示起到了至关重要的作用。
在进行实验的过程中，我也遇到了一些困难和挑战。
其中一个常见的问题是语法错误。
由于对 Matlab 的语法规则不够熟悉，在编写程序时经常会出现一些小的错误，比如括号不匹配、变量未定义等。
这些错误往往会导致程序无法正常运行，需要花费时间去仔细检查和修改。
另一个挑战是算法的选择和优化。
在解决一些复杂问题时，需要选择合适的算法来提高程序的运行效率。
但对于初学者来说，很难一下子就找到最优的算法，需要不断地尝试和改进。
为了克服这些困难，我采取了一些有效的学习方法。
首先，我认真阅读了 Matlab 的相关教材和参考书籍，系统地学习了其基本语法和常用函数。
matlab实验心得总结（5篇范例）
matlab实验心得总结（5篇范例）第一篇：matlab实验心得总结通过《matlab仿真》实验使我学习掌握了许多知识。
首先是对matlab有了一个全新的认识，其次是对matlab的更多操作和命令的使用有了更高的掌握，最重要的事对matlab的处理能力有了一个更高的飞跃尤其是对相关函数的使用及相关问题的处理。
就对matlab相关的命令操作而言，通过这次实验的亲身操作和实践，学习掌握了许多原本不知道的或者不太熟悉的命令。
比如说相关m文件的建立，画图用到的标注，配色，坐标控制，同一张图里画几幅不同的图像，相关参数的设置以及相关函数的调用格式等等。
就拿建立一个数学方程而言，通过设置不同的参数达到所需要的要求和结果，而且还可以在不同的窗口建立不同的函数而达到相同的效果，比如说可以再命令窗口和m文件中通过不同的命令设置的到相同的所需的效果图。
而自己对于矩阵及闭环传递函数的建立原本所掌握的知识几乎为零，而通过这次实验使我彻底的掌握了相关的命令操作和处理的方法，在这里我们不仅可以通过建立函数和参数来达到目标效果，而且还可以通过可视化的编程达到更快更方便，更简洁的效果。
就拿可视化编程而言原本根本就只是听说而已罢了，从来就没有亲身去尝试过，然而现在自己却可以和容易的通过搭建不同功能木块来实现相关的函数及功能。
这些在原本根本就不敢相信，然而通过《matlab仿真》的学习和实验亲身操作这些原本看似不可能的操作在此就变的轻而易举的事了。
再此我不得不题到的事指导老师教我们怎么去搭建构造相关闭环传递函数的实验，这个实验几乎在我们的这次实验中占据了非常大的比重，在后面的几个大一点的实验中几乎都是涉及这个方面的内容，我现在想说的事怎么去搭建相关的函数和功能模块对我们来说几乎已经不是什么难事了，就拿怎么去对模块功能的实现以及分析确实是个重点和难点。
通过对同一个模块分析其对应的不同的参数分析图的建立去分析和解释其对应的相关功能和技术指标和性能分析是非常重要的，我们不可能只需要建立相关的模块和功能就说自己掌握了所有的相关知识和技术，真正的技术和知识是怎么去分析和解释相关的技术指标和功能参数才是重中之重。
MatLab实习心得体会3篇
MatLab实习心得体会 (2)MatLab实习心得体会 (2)精选3篇（一）在MatLab实习的期间，我学到了很多关于MatLab编程和数据分析的知识。
以下是我在实习中的心得体会：1. 学习编程基础知识：在实习开始前，我掌握了一些基础的编程知识，包括变量、数组、循环和条件语句等。
这些知识为我在MatLab实习中的编程工作打下了坚实的基础。
2. 探索MatLab的功能和工具箱：MatLab是一个非常强大的工具，它提供了许多功能和工具箱来帮助进行数据分析和建模。
在实习期间，我学会了如何使用MatLab的统计工具箱、图像处理工具箱等，这些工具使得我的数据分析工作更加高效和精确。
3. 学会解决问题的方法和技巧：在实习中，我碰到了许多编程和数据分析方面的问题。
通过解决这些问题，我学会了使用MatLab的调试工具和查找解决方案的能力。
这些经验使我在处理实际问题时变得更加自信和独立。
4. 提高编码速度和效率：MatLab是一个强大的编程语言，但在编写大型程序时，编码速度和效率非常重要。
在实习中，我意识到了编码速度和效率的重要性，并学会了一些提高编码速度和效率的技巧，如函数重用、向量化编程等。
5. 与团队合作和沟通能力：在实习期间，我有机会与其他团队成员一起工作，并参与一些团队项目。
这让我学会了与他人合作和沟通的重要性，如分享代码、交流想法和解决问题。
总的来说，MatLab实习使我获得了许多宝贵的经验和技能。
我不仅学到了关于MatLab编程和数据分析的知识，还提高了解决问题、合作和沟通的能力。
这些经验将对我未来的学习和职业发展产生积极的影响。
MatLab实习心得体会 (2)精选3篇（二）在进行MatLab实习的过程中，我学到了很多关于MatLab的知识和技巧，也锻炼了自己的解决问题的能力。
以下是我在实习过程中的一些心得体会：1. 熟练掌握基本语法：MatLab有很多基本的函数和语法，熟练掌握这些基本知识对于编写代码至关重要。
MATLAB学习部分总结及注意事项（五篇材料）
MATLAB学习部分总结及注意事项（五篇材料）第一篇：MATLAB 学习部分总结及注意事项MATLAB 绘制实测下沉曲线注意事项1.对于x轴为距离的下沉曲线图绘制，可以将距离数据输入Excel 中按列排成一列，如果命名为distance，使用时就在MATLAB软件中使用distance=xlsread('D:luwendistance.xls');将数据读入diatance 变量中，也可以打开File-Import Date导入。
在绘图时当x轴。
然后将下沉值数据也按列输入到Excel中，如果有n期下沉数据就输入n 列，然后命名，在MATLAB中按同样的方法读取，例如：对于钻孔数据，holepoint=xlsread('D:luwenholepoint.xls');将hole point作为绘图的y轴，采用命令：plot(diatance,holepoint);即可绘制以离工作面的距离为x轴，以下沉值为y轴的下沉曲线，这只是初步的曲线图，要是下沉曲线图漂亮、美观可以在figure中EDIT中点击FIGURE属性和Axes属性进行设置。
使用右下边的More Properties 可以Color设置背景色、XAxislocation调整x轴标注位于上或下边，YAxislocation 调整y轴位于左或右边，x轴从左还是右增大需通过XDir-Reverse属性实现，相应的通过YDir-Reverse可以调整y方向,通过TickDir-in(out)可以控制坐标刻度的朝向，Xcolor调整x轴的颜色，Gridlinestyt le调整格网的线型，FontSize调整坐标轴标注的显示样式,LineWidth用于调整坐标轴线的粗细，Visuable可以隐藏坐标轴等。
2.对于x轴为时间的下沉曲线图绘制，将时间数据输入Excel中按列排成一列，使用工具栏中的工具将时间变为常规的格式，命名保存，下沉值数据的输入读取方法同第一部分所讲，数据准备好之后，使用plot(x,y);绘图，然后使用命令datetick('x', 'yyyy-mm-dd');调整时间格式作为x轴的显示格式，上述命令显示的诸如“2015-07-06”，如果命令是datetick('x', 'mm-dd');则只显示“07-06”格式的日期。
MATLAB学习总结
MATLAB学习总结经过一段时间的学习和实践，我对MATLAB有了一定的了解和掌握。
在此，我将对我学习MATLAB的经验和收获进行总结，以便进一步提升自己的能力。
首先，我学习了MATLAB的基本语法和常用函数。
MATLAB是一种高级的计算机语言，具有强大的数值计算和数据处理能力。
学习MATLAB时，我首先了解了基本的变量和数据类型，如整型、浮点型、字符型以及矩阵等。
然后，我学习了MATLAB的算术运算、逻辑运算和条件语句，这些是编写MATLAB程序的基础。
此外，我还了解了MATLAB中的循环语句和函数的使用方法，能够编写简单的程序解决问题。
其次，我学习了MATLAB的数据处理和可视化功能。
MATLAB提供了丰富的数据处理函数，如矩阵运算、向量化计算和数学函数等。
在处理数据时，我可以使用这些函数快速完成复杂的计算。
此外，MATLAB还提供了强大的绘图功能，可以绘制各种类型的图形，如线图、散点图、柱状图等，帮助我们更好地理解和展示数据。
绘图函数的使用方法简单易学，我可以根据需要自定义图形的样式和布局。
再次，我学习了MATLAB的工具箱和应用领域。
MATLAB拥有众多的工具箱，如信号处理、图像处理、控制系统等，可以满足不同领域的需求。
我学习了其中几个常用的工具箱，如统计工具箱和优化工具箱，通过使用这些工具箱提供的函数，我可以更方便地进行统计分析和优化问题的求解。
此外，我还了解了MATLAB在科学计算、工程建模、数据分析等领域的应用，这些应用广泛存在于工业界和科研领域。
最后，我总结了学习MATLAB的一些经验和技巧。
首先，理论和实践并重。
学习MATLAB时，我不仅要掌握其基本语法和函数的使用，还要通过实际的例子和实践项目来加深理解。
其次，多借助网络资源。
网络上有许多MATLAB的学习资料、教程和论坛，可以帮助我们解决问题、提供灵感和交流经验。
再次，多实践和练习。
MATLAB是一种需要不断实践和练习的语言，只有多编写程序，才能更好地掌握其各种功能和技巧。
学习Matlab的总结与感想
海南大学本科生 2010—2011学年度第2学期课程考查论文学院（中心、所）：信息科学技术学院专业：电子信息工程研究方向：班级：学生姓名：学生证号：课程名称：Matlab应用基础论文题目：学习Matlab的总结与感想任课老师：（以上由学生填写）教师评阅：阅卷教师（签名）：年月日摘要本文从计算机语言、数学建模、网络控制系统仿真与结构化思维等方面阐述了半年来学习Matlab的心得体会与感想。
由于个人知识有限，在部分细节问题的理解上可能存有偏差，还请杜老师批评指正，不吝赐教。
关键词：Matlab语言数学建模软件网络控制系统仿真结构化思维学习Matlab 快半个学期了，虽然还有很多问题不是很清楚，但通过实践学习，我对于Matlab 总算有个整体的理解，而且每次上机操作，都会有一定的收获和感想，下面，就谈谈我个人对于Matlab 的一些看法。
（Matlab 语言）Matlab 和其它语言不一样，我这个学期学习的是C 语言，另外，对于Action Script 、HTML 、php 语言也接触过一些。
C 语言主要是面向过程的，它的灵活性比较强，可根据自己的意图编辑程序，但所耗费的时间和精力比较大。
例如定义变量，就分为int 、float 、char 等类型，十分麻烦，而Action Script 与php 就显得比较随意，不必纠结于哪一种类型的变量，比如，定义Var number=3，Var play=true 即可。
相对于前两者而言，Matlab 则显得更为灵活与快捷，它是一门解释性语言，能自动将高级语言翻译成机器语言。
比如，求t f 2=，当t=0,1,2,3,4,5时)(t f 的值。
如果使用C 语言则需要定义变量，调用math 函数，还要应用for 循环、输出函数，而Matlab 则不然，只需输入t=0:5;f=2.^t ，然后回车即可。
另外，Matlab 还配有许多常用公式，操作起来十分方便，例如，想求出)(2)()(2)(3)(''''t f t f t y t y t y +=++在1)0(=y ，1)0('=y 时的零输入响应，应用dsolve 函数，只需输入x=dsolve('D2y+3*Dy+2*y=0','y(0)=1,Dy(0)=1') 回车，即得结果：x=3*exp(-t)-2*exp(-2*t)。
Matlab学习心得[优秀范文5篇]
![Matlab学习心得[优秀范文5篇]](https://img.taocdn.com/s3/m/f5f8392354270722192e453610661ed9ac515560.png)
Matlab学习心得[优秀范文5篇]第一篇：Matlab学习心得Matlab学习心得这个学期我们学习了Matlab，总体来说，这是一门挺难的课程。
当然我们的课时也是挺少的，我们也只是粗略的学习了下，所以对这门课程并不是很熟悉。
不过学习了之后还是挺有感想的。
特别是上网了解了一下有关Matlab的发展以及应用，觉得这真的是一门很有益处的课程。
其实Matlab是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，它是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括Matlab和Simulink两大部分，Matlab的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用Matlab来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使Matlab成为一个强大的数学软件。
它和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
值得一提的是，20世纪70年代，美国新墨西哥大学计算机科学系主任Cleve Moler为了减轻学生编程的负担，用FORTRAN编写了最早的Matlab。
我们现在也正在学习FORTRAN语言，原来最早的Matlab是用FORTRAN编写出来的。
哈哈~真是稀奇。
不知道我们学了了FORTRAN语言以后，能不能用它来编写出Matlab的冰山一角。
Matlab具备卓越的数值计算能力外，它还提供了专业水平的符号计算，文字处理，可视化建模仿真和实时控制等功能。
它的产品族可以用来进行以下各种工作：数值分析，数值和符号计算，工程与科学绘图，控制系统的设计与仿真，数字图像处理技术，数字信号处理技术，通讯系统设计与仿真，财务与金融工程等。
matlab实验总结
matlab实验总结本次实验是一个MATLAB实验的总结，我们通过这次实验学习了MATLAB的一些基本功能和使用方法。
在实验中，我们探索了MATLAB的各种工具箱和函数，包括数据可视化、矩阵运算、符号计算等等。
通过这些实验，我们对MATLAB有了更深入的了解，并且对如何使用MATLAB解决实际问题有了更具体的认识。
首先，在本次实验中，我们学习了MATLAB的数据可视化功能。
通过使用plot函数，我们能够绘制出各种曲线图和散点图，以更直观地呈现数据之间的关系。
此外，我们还学习了如何设置图例、坐标轴和标签，以及如何调整图表的样式和颜色。
通过这些实验，我们掌握了如何将数据进行可视化，并且能够从图表中得到更直观的信息。
其次，我们还学习了MATLAB的矩阵运算功能。
MATLAB提供了一系列强大而方便的矩阵运算函数，包括矩阵乘法、矩阵转置、矩阵求逆等等。
通过这些函数，我们能够高效地进行复杂的矩阵运算，并且能够解决一些实际问题，例如线性方程组的求解和最小二乘法拟合等。
除了数据可视化和矩阵运算，我们还学习了MATLAB的符号计算功能。
通过使用符号计算工具箱，我们可以进行各种数学运算和代数操作，例如符号求导、符号积分、多项式运算等等。
这些功能可以帮助我们更好地理解和分析数学问题，解决复杂的数学方程和数值计算问题。
在实验过程中，我们还学习了如何使用MATLAB编辑器和命令窗口。
MATLAB编辑器是一个功能强大的编辑器，用于编写和调试MATLAB代码。
在编辑器中，我们可以方便地编写脚本和函数，并且可以进行代码的调试和查错。
命令窗口则是一个交互式的界面，我们可以直接在命令窗口中输入MATLAB代码，并且可以立即得到执行结果。
总的来说，这次MATLAB实验为我们提供了一个全面的学习机会，我们通过实际操作和实验练习，掌握了MATLAB的基本功能和使用方法。
通过数据可视化、矩阵运算和符号计算，我们能够更好地理解和解决实际问题。
Matlab实训(总结暨试题答案)
软件实训报告姓名：学号：班级：指导教师：时间：2014年8月21-2014年8月301．实训总结时光荏苒，岁月如梭，为期一个多星期的MATLAB实训已经结束，虽然时间很短，但我还是从中学到了很多，对MATLAB有了一定的了解。
我觉得想要学好MATLAB是不容易的，这是一件需要持之以恒的事，必须要坚持不懈的学习，还需要敢于开口向别人请教，更需要我们勤于思考，勤于记忆，勤于动手。
程序设计是实践性和操作性很强的事情，需要我们亲自动手。
因此，在以后的学习中我们应该经常自己动手实际操作设计程序，熟悉MATLAB的操作，这对提高我们的操作能力非常有效。
MATLAB是一种高级工程计算语言和交互式计算环境，可用于算法开发，数据可视化，数据分析,数值计算等。
使用MATLAB，可以解决比其它编程语言（C,C++,FORTRAN）更快的解决工程计算问题，MATLAB用途非常广泛，如信号、图像处理，通信，控制系统设计，金融建模与分析。
MATLAB是一个基于矩阵运算的软件，它的运算功能非常强大，编程效率高，强大而智能化的作业图功能，可扩展性强，SIMULIINK动态仿真功能，主要用于仿真、验证、算法思想是否正确。
在十天时间里我们学习了MATLAB基本操作包括：数值计算，绘制函数曲线，多项式，程序设计，其中：数据及其用算包括：数据类型与变量，矩阵的创建与寻址，矩阵的基本运算，字符串等知识。
其中让我很佩服的就是Help是MATLAB 中最有效的命令。
遇到问题，通常都可以借助help解决问题。
在实训期间我们学习力MATLAB基本操作包括：数值计算，绘制函数曲线，多项式，程序设计，其中：数据及其用算包括：数据类型与变量，矩阵的创建与寻址，矩阵的基本运算，字符串；程序设计有：M文件，程序控制结构，函数文件，程序举例，这些都让我对这个软件强大的功能深深的佩服。
在此次的实训中我感觉到我们最大的不足就是动手的能力太差，有时候遇到困难就轻易放弃，在学习过程中我们要有好的学习心态，看到很多同学不轻易放弃，向老师请教问题，让我深深地意识到我们之间的学习态度有多大的差距，虽然在实训是短暂的，可是我所体会到的对我以后的学习将会有很大的影响，我想在大四以后的生活过程中，实训的经历会让我更加有动力，更能坚定信念：坚持、努力。
matlab实验心得总结
matlab实验心得总结在学习和使用 MATLAB 的过程中，我经历了许多挑战，也收获了不少宝贵的经验和知识。
通过一系列的实验，我对 MATLAB 这个强大的工具从陌生到熟悉，从初步了解到能够较为熟练地运用。
MATLAB 给我的第一印象是它丰富的功能和复杂的操作界面。
刚开始接触时，面对众多的函数和指令，我感到有些不知所措。
但随着实验的逐步深入，我发现只要掌握了一些基本的概念和操作方法，就能逐渐上手并发挥其强大的功能。
在进行实验的过程中，我深刻体会到了 MATLAB 在数值计算方面的强大优势。
无论是简单的数学运算，还是复杂的矩阵运算，MATLAB 都能高效、准确地完成。
例如，在求解线性方程组时，只需几行代码就能得到精确的解，这比手动计算节省了大量的时间和精力。
而且，MATLAB 还提供了丰富的函数来处理各种数值问题，如求导数、积分、极值等，这使得解决数学问题变得更加便捷。
同时，MATLAB 在数据可视化方面也给我留下了深刻的印象。
通过使用plot 函数等绘图指令，能够将数据以直观的图形形式展示出来。
这不仅有助于我们更好地理解数据的特征和趋势，还能帮助我们发现数据中隐藏的规律。
比如，在分析一组实验数据时，通过绘制折线图、柱状图等，能够清晰地看到数据的变化情况，从而做出合理的判断和分析。
在处理矩阵和数组的操作上，MATLAB 展现出了极高的效率和便利性。
矩阵的运算在很多科学和工程领域中都非常常见，而 MATLAB提供了一系列简洁明了的语法来进行矩阵的加、减、乘、除等运算。
这使得我们能够更加专注于问题的本质，而不必花费过多的精力在底层的运算实现上。
然而，学习 MATLAB 并非一帆风顺。
在实验过程中，我也遇到了不少困难和错误。
其中，语法错误是最常见的问题之一。
由于MATLAB 有着严格的语法规则，一个小小的标点符号或者字母的大小写错误都可能导致程序无法运行。
这就要求我在编写代码时要格外细心，认真检查每一行代码。
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目录Matlab 并行工具箱学习 (1)1.简介 (1)1.1.并行计算 (1)1.2.并行计算平台 (1)1.3.Matlab与并行计算 (1)2.Matlab 并行计算初探 (2)2.1.并行池 (2)2.1.1.配置和开启池（parpool） (2)2.1.2.获取当前池（gcp） (3)2.1.3.关闭池（delete） (4)2.2.循环并行parfor (4)2.2.1.Matlab client 和Matlab worker (4)2.2.2.并行程序中的循环迭代parfor (4)2.2.3.利用parfor并行for循环的步奏 (5)2.3.批处理（batch） (5)2.3.1.运行批处理任务 (5)2.3.2.运行批处理并行循环 (6)2.4.MATLAB的GPU计算 (6)2.4.1.GPU设备查询与选择 (8)2.4.2.在GPU上创建阵列 (8)2.4.3.在GPU上运行内置函数 (9)2.4.4.在GPU上运行自定义函数 (10)3.总结 (11)参考文献 (1)Matlab 并行工具箱学习1.简介高性能计算(High Performance Computing，HPC)是计算机科学的一个分支，研究并行算法和开发相关软件，致力于开发高性能计算机。
可见并行计算是高性能计算的不可或缺的重要组成部分。
1.1.并行计算并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。
它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。
并行计算系统既可以是专门设计的、含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互连的若干台的独立计算机构成的集群。
通过并行计算集群完成数据的处理，再将处理的结果返回给用户[1]。
1.2.并行计算平台平台是并行计算的载体，它决定着你可以用或只能用什么样的技术来实现并行计算。
多核和集群技术的发展，使得并行程序的设计成为提高数值计算效率的主流技术之一。
常用的小型计算平台大致分为：由多核和多处理器构建的单计算机平台；由多个计算机组成的集群（Cluster）。
前者通过共享内存进行数据交互，后者通过网络进行数据通信。
计算正在从CPU（中央处理）向CPU 与GPU（协同处理）的方向发展。
GPU最早主要应用在图形计算机领域，近年来，它在通用计算机领域得到了迅猛的发展，使用GPU做并行计算已经变得越来越重要和高效。
常用的并行计算技术包括多线程技术、基于共享内存的OpenMP技术，基于集群的MPI 技术等。
但它们都需要用户处理大量与并行计算算法无关的技术细节，且不提供高效的算法库，与数值计算的关联较为松散。
1.3.Matlab与并行计算Matlab即是一款数值计算软件，又是一门语言，它已经成为数值计算领域的主流工具。
Matlab提供了大量高效的数值计算模块和丰富的数据显示模式，便于用户进行快速算法的研究和科学建模仿真。
自Matlab 2009 之后，Matlab推出了并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox，PCT）和并行计算服务（Distributed Computing Server，DCS），通过PCT 和DCS用户可以实现基于多核平台、多处理器平台和集群平台的多种并行计算任务。
利用PCT和DCS，用户无需关心多核、多处理器以及集群之间的底层数据通信，而是将主要精力集中于并行算法的设计。
此外，PCT还增加了对GPU（Graphics Processing Unit）的支持。
2.Matlab 并行计算初探Matlab 并行计算工具箱，使用多核处理器，GPU和计算机集群，解决计算和数据密集型问题。
高层次的结构并行for循环，特殊阵列类型和并行数值算法，让你在没有而CUDA 或MPI编程基础的条件下并行MA TLAB应用程序。
您可以使用带有Simulink的工具箱并行运行一个模型的多个仿真。
该工具箱，通过在本地workers（MATLAB计算引擎）上执行应用程序，来使用多核台式机的全部处理能力。
不用改变代码，就可以在计算机集群或网格计算服务（使用MA TLAB 分布式计算服务器™）上运行相同的应用程序。
可以交互地或批处理地运行并行应用程序。
包含以下特性：⏹并行for 循环(parfor)，可以在多个处理器上运行任务并行算法。
⏹支持CUDA 的NVIDIA GPU。
⏹通过本地workers，充分利用台式机的多核处理器。
⏹计算机集群和网格计算支持（通过MATLAB分布式计算服务）。
⏹以交互方式和批量方式执行并行应用程序。
⏹分布式阵列和SPMD（single-program-multiple-data），用于大型数据集的处理和数据并行算法。
本文仅介绍循环的并行，批处理和GPU并行计算。
2.1.并行池2.1.1.配置和开启池（parpool）在使用parfor和spmd之前，首先要配置和开启并行计算池。
parpool函数1提供并行池的配置和开启功能，其用法如下表2-1：1在较早的版本中，是matlabpool，本人实验平台是Matlab 2014a，输入matlabpool，提示在后期版本中会将其移除，并取而代之以parpool，所以本文仅阐述parpool的用法。
表2-1 parpool函数用法图2-1 输入命令p=parpool时的运行结果输出参数p为并行池对象，一个池对象有7中属性，上图显示了6种属性。
其中，“NumWorkers”代表worker的个数，也就是说开启了两个并行池；“IdleTimeout”指定了池定时关闭的时长，单位为分钟，图中为30分钟；“SpmdEnabled”指定池是否可以运行SPMD 代码，其它属性相见Matlab 并行工具箱手册[2]。
此外，可以通过p.Property 访问和设置属性，如p.IdleTimeout = 10;可以设置定时关闭池的时长为10分钟。
2.1.2.获取当前池（gcp）如果在启动池时没有设置输出参数p，可以使用gcp函数获取当前池的对象，gcp的用法如下表2-2：表 2-2 gcp 用法2.1.3. 关闭池（delete ）Matlab 中，使用delete 函数关闭或删除池，用法：delete(poolobj)，其中poolobj 为要关闭的池对象。
2.2. 循环并行parfor2.2.1. Matlab client 和Matlab workerMatlab 并行执行parfor 循环时，采用client和worker 模式。
其中client 指编写和启动并行代码的Matlab 段，worker 指并行运行代码的Matlab 端。
用户可以将Matlab 软件理解为一个进程，在同一计算机或网络上的多个计算机上可以运行多个Matlab 进程，每个Matlab 进程之间通过某种方式进行数据传输，用户首先在client 端编写代码，然后再client 端运行编写的代码，在运行代码的过程中，如果某个程序需要并行执行，Matlab client 端根据并行代码的关键字及类型将并行代码分配到本机或网络上的其它Matlab进程执行，那些最终执行并行代码的Matlab 进程即为worker[3]。
右图显示了，Matlab client 对parfor 关键字的处理，它将任务分配到多个Matlab workers 上并行执行程序。
假设m 为Matlab worker 的数量，循环次数为n ，若n/m 为整数的话，则循环将被均匀划分到Matlab worker ；否则，循环被非均匀划分，有些Matlab worker 的负载会大些。
2.2.2. 并行程序中的循环迭代parfor应用parfor 的一个基本前提是循环可以被等效分解，即分解后的循环的执行顺序不会影响最终结果。
parfor 的用法与for 类似，其语法如下表 2-3：图 2-2 Matlab client 分配parfor 并行任务到多个Matlab表2-3 parfor的用法1)使用parpool函数配置和开启并行计算池。
2)将串行循环中的for关键字改为parfor，并注意是否要修改循环体，以满足特定要求，如循环变量的类型要求（参见参考手册）3)执行完毕后若不再进行并行计算，使用delete关闭并行池。
2.3.批处理（batch）batch函数完成函数或脚本在集群或台式机上的分载执行，也就是实现函数或脚本的并行。
这里不再说明语法（详见Matlab 并行工具箱参考手册），而是举两个例子说明它的使用方法（此例子亦来自参考手册）。
2.3.1.运行批处理任务创建mywave.m脚本文件，输入如下代码并保存：for i=1:1024A(i) = sin(i*2*pi/1024);end在命令行窗口输入：job = batch('mywave')，Matlab以下图所示方式并行运行：图2-3 批处理for循环然后等待作业完成：wait(job)，使用load命令将数据从Matlab worker 转移到Matlab client的workspace，即load(job,’A’)。
任务完成后，使用delete(job)永久删除它的数据。
2.3.2.运行批处理并行循环打开mywave.m脚本文件，修改for为parfor，保存，代码如下：输入：job = batch('mywave','Pool',2)，以两个worker来执行parfor并行循环任务，所以此例总共使用3个本地worker，如下图所示：图2-4 批处理并行循环同样的，依次使用wait(job)、load(job,'A')，将数据从worker的workspace转移到client 的workspace。
最后，使用delet(job)删除数据。
批处理命令还有其它的运行方式，在此不再介绍。
2.4.MATLAB的GPU计算Matlab 的GPU计算实现MATLAB workspace和图形处理器（GPU）间的数据传递；在GPU上执行代码。
用户可以使用计算机的GPU处理矩阵运算，在大多数情况下，在GPU上执行要比在CPU上快。
Matlab的GPU计算提供了下表2-5所列的14种MA TLAB函数和1种C语言函数，表parfor i=1:1024A(i) = sin(i*2*pi/1024);end中仅简要介绍函数功能，具体参见Matlab并行工具箱参考手册。
表2-5 GPU计算函数列表下面主要从：GPU设备查询、在GPU上创建数组、在GPU上运行内置函数、在GPU 上运行自定义函数四个方面说明Matlab GPU计算支持的技术，此外，用户还可以在GPU上运行CUDA或PTX代码、运行包含CUDA代码的MEX-函数等等，详见MA TLAB并行工具箱手册和文献[3]的第10章。