parfor适用于:
1.大量的简单计算的循环。
2.大量或少量的复杂计算的循环。
3.不建议在少量的简单计算的循环中使用 parfor ，因为 parfor 本身有计算的损耗。
同时有很多情况不能使用 parfor ，此时 Matlab 会报错。那到底什么情况下可以用什么情况下不能用呢？这需要从 Matlab 的 parfor 循环机制讲起。Matlab 的 parfor 循环内的变量可分为五大类， parfor 对这五类变量有不同的处理方式。如果 Matlab 无法对 parfor 内的某变量进行归类，或者该变量不满足该类别变量的要求，就会导致出错，此时便不能使用 parfor。
具体而言， Matlab 的 parfor 循环内的变量可分为以下五类：
Matlab parfor 变量分类示意图
1、Loop 变量， 顾名思义无需多解释。一个限制是循环内不能对循环变量再次赋值：
parfor i = 1:n
i = i + 1; % not allowed
a(i) = i;
end
2、Sliced 变量， 是指每个循环只访问该变量的特定位置，具体访问位置跟 Loop 变量有关。一个比较简单的理解方式是，循环访问变量的位置必须是「固定」「不重合」的。如果该变量是输出变量（即在循环内被赋值），访问还必须是「连续」的（此时只能是 Loop 变量再加固定的平移量）。该变量不能在循环内动态变换大小。因此有以下的可行以及不可行的情况：
parfor i = 1:n
x(i) = a(2*i*i); % allowed;
y(i+2) = a(i) + b(i+1); % allowed;
c(i+1) = c(i) + 1; % not allowed;
z(2*i) = i; % not allowed;
a(i) = []; % not allowed;
a(end+1) = i; % not allowed
end
3、Broadcast 变量， 是指外部变量，且在循环内未被重新赋值。
4、Reduction 变量， 该变量遍历所有循环，并且跟运行结果无关。Matlab 会自动识别该类变量，并正确输出结果。如下例所示， Matlab 会按正确顺序输出 x2 ：
x2 = [];
n = 10;
parfor i = 1:n
x2 = [x2, i];
i,
end
有意思的是，上面这段代码里， i 并不一定按照 1 到 10 的顺序输出，但 x2 的结果却必然是 1 到 10。
5、temporary 变量， 是指循环内的临时变量，且该变量不会通过 Loop 变量引用（否则该被归类到 Sliced 变量）。