GOP

在所有工人全球运营

句法

RES = GOP（FUN，x）的 RES = GOP（FUN，X，targetlab）

`FUN`	功能跨越工人操作。
`X`	参数功能`F`，应该是所有的工人同一个变量，但可以有不同的值。
`水库`	变量保存减少的结果。
`targetlab`	实验室到返回减少的结果。这个值是由工人返回`labindex`。

RES = GOP（FUN，x）的是通过函数的减少FUN数量的X从每个工人。结果被复制在所有工人。

FUN可以是一个手柄的任何功能，包括用户编写的函数和用户定义的匿名函数。它应该接受相同类型的两个参数，并返回一个同类型的结果，所以它可以反复的形式使用：

FUN（FUN（X1，X2），FUN（X3，X4））

功能FUN应该是关联的，也就是说，

FUN（FUN（X1，X2），X3）= FUN（X1，FUN（X2，X3））

RES = GOP（FUN，X，targetlab）执行还原，并将结果存放到水库仅在工人的指示targetlab。水库设定为[]在所有其他工人。

这个例子说明了如何计算总和和最大值X所有的工人。

P = parpool（'本地'，4）;X =复合（）;X {1} = 3;X {2} = 1;X {3} = 4;X {4} = 2;SPMDXSUM = GOP（@加，X）;XMAX = GOP（@最大值，X）;结束XSUM {1}

XMAX {1}

此示例示出了如何在水平方向并置的列向量X从所有工人到矩阵。它使用前面的例子打开了相同的4个工人并行池。

X {1} = [3; 30];X {2} = [1; 10];X {3} = [4; 40];X {4} = [2; 20];SPMDRES = GOP（@ horzcat，X）;结束RES {1}

3 1 4 2 30 10 40 20

这个例子说明了如何使用匿名函数GOP加入特征向量与它们之间的间隔。在这种情况下，从每个工人创造的特征向量labindex值。

afun = @（A，B）并[a，“”，b]的SPMDRES = GOP（afun，num2str（labindex））;结束RES {1}

1 2 3 4