在MATLAB中，多核程序共享内存和数据主要依赖于MATLAB的并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox）。这个工具箱提供了多种机制来在多个工作进程（workers）之间共享数据，这些工作进程可能运行在同一台机器的多个核心上，或者分布在一个计算集群中。以下是一些主要的数据共享机制：
1. **分布式数组（Distributed Arrays）**：
分布式数组允许大型数组被存储在多个工作进程的内存中。每个工作进程只存储数组的一部分，但是你可以像操作本地数组一样操作分布式数组。MATLAB自动处理数据在工作进程之间的通信。
2. **并行池（Parallel Pool）**：
当你启动一个并行池时，MATLAB会创建多个工作进程。这些工作进程可以访问主进程中定义的变量的副本。在`parfor`或`spmd`块中，每个工作进程都有其自己的工作空间，但可以通过特定的通信操作来共享数据。
3. **Composite类型**：
在`spmd`块中，你可以使用Composite类型来存储不同工作进程的数据。每个工作进程可以访问Composite对象的一个元素，这样可以实现数据的共享和交换。
4. **parallel.pool.Constant**：
这个对象用于在多个工作进程之间共享只读数据。它可以避免在每个工作进程中复制数据，从而节省内存和数据传输时间。
5. **并行数据传输**：
使用`labSend`和`labReceive`函数或者`labBroadcast`函数，可以在`spmd`块内的工作进程之间直接传输数据。
6. **内存映射文件（Memory-Mapped Files）**：
对于需要由多个独立的MATLAB进程访问的数据，可以使用内存映射文件。这种方式允许不同进程通过映射到共同的地址空间来访问同一文件的内容。
7. **文件系统**：
另一种简单的共享数据方法是将数据写入到磁盘上的文件中，然后由其他进程读取。这种方法适用于所有进程都能访问的共享文件系统。
在使用这些机制时，需要注意数据共享的同步问题，尤其是在写入操作时。为了保证数据一致性，可能需要使用同步机制，如互斥锁（mutexes）或信号量（semaphores），尽管在MATLAB的高级并行操作中，很多细节都是自动管理的。
总的来说，MATLAB的并行计算工具箱提供了一系列高级抽象，使得在多核环境下共享内存和数据变得相对容易，同时隐藏了许多底层的复杂性。
