在使用并行foreach时，bigstatsr的FBM()不能正确计算矩阵，因为它在简单的for循环中运行代码时是这样做的。

在使用并行foreach时，bigstatsr的FBM()不能正确计算矩阵，因为它在简单的for循环中运行代码时是这样做的。

首先，让我们了解一下相关的概念和技术。

1. 并行foreach：并行foreach是一种并行计算模式，它允许在迭代过程中并行执行多个任务。它可以显著提高计算效率，特别是在处理大规模数据集时。
2. bigstatsr：bigstatsr是一个R语言包，用于处理大规模统计数据。它提供了一些高效的数据结构和算法，可以加速大规模数据的计算和分析。
3. FBM()：FBM是bigstatsr包中的一个函数，用于创建和操作分块矩阵（Filebacked Big Matrix）。分块矩阵是一种将大规模矩阵分割成多个小块的数据结构，可以有效地处理大规模数据。

现在，让我们来解释为什么在使用并行foreach时，bigstatsr的FBM()不能正确计算矩阵。

在并行foreach中，多个任务会同时运行在不同的处理器核心或计算节点上。这意味着它们可能会同时访问和修改同一个矩阵对象。然而，由于bigstatsr的FBM()在简单的for循环中运行代码，它没有考虑到并行访问和修改的情况，因此可能导致计算结果不正确。

为了解决这个问题，可以采取以下措施：

1. 使用互斥锁（mutex）：在并行foreach中，可以使用互斥锁来确保同一时间只有一个任务可以访问和修改矩阵对象。这样可以避免并行访问导致的竞争条件和数据不一致性。
2. 使用分布式矩阵计算框架：如果需要处理非常大的矩阵数据，可以考虑使用分布式矩阵计算框架，如Apache Spark或Hadoop。这些框架提供了分布式计算和存储能力，可以有效地处理大规模数据。
3. 重新设计算法：如果并行foreach对于当前的问题不适用，可以考虑重新设计算法，以适应并行计算的需求。这可能涉及到改变数据结构、优化计算过程或使用其他并行计算模式。

总结起来，尽管bigstatsr的FBM()在简单的for循环中运行代码，可能导致在使用并行foreach时无法正确计算矩阵，但可以通过使用互斥锁、分布式矩阵计算框架或重新设计算法来解决这个问题。