Question

我是Matlab的新手，非常感谢任何可能的帮助！

我正在运行模拟，因此每次运行模拟结果都会有所不同。我想收集分析结果。

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小时内变化： R（1）= [1.0 0.98 0.86 0.96 0.89]

在第二轮中，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）来创建矩阵，例如。 R = [1.0 0.98 0.86 0.96 0.89 1.0 0.95 0.96 0.89 0.86]

我遇到了一些问题，范围从“在赋值A（I）= B中，B和I中的元素数量必须相同”才能获得0或1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次才能收集有意义的结果。

有人可以建议如何实现这一目标吗？对于像我这样熟悉Matlab的人，我们非常感谢详细的指导或（半）完整的代码。

提前致谢！

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

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

你正在寻找这样的东西吗？我简化了一些代码以便更好地理解并添加了一些虚拟数据，函数。

<强>的main.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

<强> 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，稍后再合并。

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...

使用Parfor从矢量创建矩阵

2 个答案: