使用 Parfor 从向量创建矩阵

Question

我是 Matlab 新手，希望能提供任何帮助！

我正在运行模拟，因此每次模拟运行的结果都会有所不同。我想收集结果进行分析。

例如，在第一次模拟运行期间，血浆凝血因子的水平可能会在 5 小时内发生变化，如下所示： R(1) = [1.0 0.98 0.86 0.96 0.89]

在第二次运行中，每个时间段的水平可能略有不同，例如。 R(2) = [1.0 0.95 0.96 0.89 0.86]

我想（也许通过使用 parfor 函数）创建一个矩阵，例如。 R = [1.0 0.98 0.86 0.96 0.89 1.0 0.95 0.96 0.89 0.86]

我遇到的问题包括“在赋值 A(I) = B 中，B 和 I 中的元素数量必须相同”到获取零或一的矩阵（取决于我用于预分配的内容） )。

我需要模拟运行大约 10000 次才能收集到有意义的结果。

谁能建议如何实现？对于像我这样刚接触 Matlab 的人，非常感谢您提供详细的指导或（半）完整代码。

提前致谢！

这是我的实际代码，如您所见，有 4 个变量在 744 小时（31 天）内变化，我想单独收集它们：

Iterations = 10000;
PGINR = zeros(Iterations, 744);
PGAmount = zeros(Iterations, 744);
CAINR = zeros(Iterations, 744);
CAAmount = zeros(Iterations, 744);

for iii = 1:Iterations
    [{PGINR(iii)}, {PGAmount(iii)}, {CAINR(iii)}, {CAAmount(iii)}] = ChineseTTRSimulationB();
end

filename = 'ChineseTTRSimulationResults.xlsx';
xlswrite(filename, PGINR, 2)
xlswrite(filename, PGAmount, 3)
xlswrite(filename, CAINR, 5)
xlswrite(filename, CAAmount, 6)

Answer 1

您是否正在寻找这样的东西？ 为了更好地理解，我稍微简化了您的代码，并添加了一些虚拟数据、函数。

ma​​in.m

Iterations  = 10;
PGINR       = zeros(Iterations, 2);
PGAmount    = zeros(Iterations, 2);

%fake data
x = rand(Iterations,1);
y = rand(Iterations,1);

parfor iii = 1:Iterations
    [PGINR(iii,:), PGAmount(iii,:)] = ChineseTTRSimulationB(x(iii), y(iii));
end

ChineseTTRSimulationB.m

function [PGINRi, PGAmounti] = ChineseTTRSimulationB(x,y)
    PGINRi       = [x + y, x];
    PGAmounti    = [x*y, y];
end

Answer 2

将每个 parfor-result 保存在单元格中，然后将它们组合起来。

Iterations = 10000;
PGINR = cell(1, Iterations);
PGAmount = cell(1, Iterations);
CAINR = cell(1, Iterations);
CAAmount = cell(1, Iterations);

parfor i = 1:Iterations
    [PGINR{i}, PGAmount{i}, CAINR{i}, CAAmount{i}] = ChineseTTRSimulationB();
end

PGINR = cell2mat(PGINR); % 1x7440000 vector
%and so on...