《注意》：下例子僅用於測試程式正確性與並行時的加速比，故沒有使用例子中全部測試**。
例7.7.1 根據上的個等距橫座標點和函式.
（1）求的6階三角多項式逼近，計算均方誤差;
（2）將這三個三角多項式分別與的傅利葉級數
的前6項進行比較;
（3）利用三角多項式分別計算xi= -2, 2.5的值;
（4）在同一座標系中，畫出函式，的三角多項式和資料點的圖形.
解 （1）輸入程式
>> x1=-pi:2*pi/13:pi;y1=2*sin(x1/3);x1i=[-2,2.5];
[a1,b1,y11,rm1]=sanjiao(x1,y1,x1i,6),
>> matlabpool 4
>> [a1,b1,y11,rm1]=sanjiao(x1,y1,x1i,6); %序列**實現
a1 =
1.0e-016 *
0.0263 -0.3416 0.1708 -0.1708 0 -0.1708 0
b1 =
0 1.2189 -0.5234 0.3053 -0.1857 0.1018 -0.0326
y11 =
-1.1975 1.5908
rm1 =
9.9406e-032
>> [a1,b1,y11,rm1]=sanjiao_spmd(x1,y1,x1i,6,4並行實現
a1 =
1.0e-016 *
0.0263 -0.3416 0.1708 -0.1708 0 -0.1708 0
b1 =
0 1.2189 -0.5234 0.3053 -0.1857 0.1018 -0.0326
y11 =
-1.1975 1.5908
rm1 =
9.9406e-032
>>matlabpool close
序列程式和並行程式都得出的結果一致。下面看看並行**與序列**的效率對比:
2 編寫並儲存為speed_up_
>> speed_up_sanjiao_spmd(x1,y1,x1i,6,4)
elapsed time is 0.000384 seconds.
elapsed time is 0.267290 seconds.
speed_up =
0.0015
>>matlabpool close
輸出中第一行是序列**所用時間，第二行是並行**所用時間
三角多項式取值範圍x1大小、函式階數m，[1334,667] lab數目: 1，2，3，4加速比如下:
表1取其中的[2001，100]，[6001,500]，[6001，3000]三個範圍的加速比做直觀圖如下：
從兩幅圖里都可以看到當計算規模較小時【2001，100】，spmd加速不明顯甚至效能比序列還低，而且lab數量變大可能造成效能下降，這是因為將任務分配給labs會耗時，這種情況下spmd並行得來的效能欠佳，不能彌補這種消耗。矩陣規模較大【6001，3000】時spmd並行化加速明顯，而且隨著lab數量增加而增加，近似線性加速。
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