Параллель Numba вызывает неправильные результаты в цикле for, я не могу точно определить проблему

Итак, у меня есть вполне приемлемая петля для параллелизма. Но когда я передаю его параллельно Numba, он всегда дает неверные результаты. Все, что происходит в цикле, это то, что входная матрица имеет один элемент, установленный на 0, происходит умножение матриц и заполнение новой матрицы, затем элемент, который был установлен на 0, возвращается к своему исходному значению. Казалось бы, массив a изменяется при каждой отправке Numba, поэтому я попытался скопировать a в другую переменную внутри цикла, изменив только копию, но получил те же неверные результаты (не показаны). Вот минимальный пример. Я просто не понимаю, в чем проблема и как ее исправить:

import numpy as np
from scipy.stats import random_correlation
import numba as nb

def myfunc(a, corr):
    b = np.zeros(a.shape[0])

    for i in range(b.shape[0]):
        temp = a[i]
        a[i] = 0
        b[i] = a@[email protected]
        a[i] = temp

    return b

@nb.njit(parallel=True)
def numbafunc(a, corr):
    b = np.zeros(a.shape[0])

    for i in nb.prange(b.shape[0]):
        temp = a[i]
        a[i] = 0
        b[i] = a@[email protected]
        a[i] = temp

    return b

if __name__ == '__main__':
    a = np.random.rand(10)
    corr = random_correlation.rvs(eigs=[2,2,1,1,1,1,0.5,0.5,0.5,0.5])

    b_1 = myfunc(a, corr)
    b_2 = numbafunc(a, corr)

    # check if serial and Numba results match off the same inputs
    print(np.isclose(b_1,b_2))

    # double check the original function returns the same results again..
    b_1_check = myfunc(a, corr)
    print(np.isclose(b_1, b_1_check))

Возвращает все ложные значения или, по крайней мере, 9/10 ложных... Может ли кто-нибудь указать, какая часть кода проблематична для распараллеливания? Это выглядит хорошо для меня. Очень признателен!