Для оптимизации вычислений в MATLAB с помощью многопоточности можно использовать следующие подходы:

1. Встроенная многопоточность. 3 MATLAB автоматически включает её, и несколько потоков работают внутри одного вычислительного двигателя. 3 Многопоточные функции, например fft, eig, svd и sort, могут выполнять операции с использованием нескольких ядер без специальной конфигурации. 3
2. Явное параллельное вычисление. 3 Для большего контроля над параллелизмом можно использовать несколько вычислительных движков (рабочих программ) MATLAB, управляемых одной сессией. 3 Это позволяет явно распределить вычисления по нескольким ядрам или даже масштабировать приложения до кластеров и облаков. 3 Для этого можно использовать инструменты, например Parallel Computing Toolbox, и синтаксис parfor для контроля за распределением частей рабочего процесса по разным ядрам. 3

Также для оптимизации вычислений в MATLAB можно использовать предварительное размещение (preallocation) и векторизацию. 23 Предварительное размещение помогает избегать динамического изменения размера массивов, особенно если код содержит циклы for и while. 2 Векторизация заменяет циклы матричными и векторными операциями, что позволяет MATLAB более эффективно обрабатывать данные. 3