并行化初始边界值问题在有限差分中可以通过使用并行编程模型来解决。下面是一个使用OpenMP并行编程库的示例代码，用于并行化求解初始边界值问题。

#include 
#include 

// 定义常量
const int N = 1000;
const double dx = 0.1;
const double dt = 0.01;

// 初始化数组
void initialize(double* u) {
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        u[i] = 0.0;
    }
}

// 更新数组
void update(double* u) {
    #pragma omp parallel for
    for (int i = 1; i < N-1; i++) {
        u[i] += (u[i+1] - 2*u[i] + u[i-1]) * dt / (dx*dx);
    }
}

int main() {
    // 创建数组
    double* u = new double[N];

    // 初始化数组
    initialize(u);

    // 更新数组
    update(u);

    // 输出结果
    std::cout << "u[0] = " << u[0] << std::endl;
    std::cout << "u[N-1] = " << u[N-1] << std::endl;

    // 释放内存
    delete[] u;

    return 0;
}

在上面的代码中，我们使用#pragma omp parallel for指令将for循环并行化。这样，数组u的更新操作可以在多个线程中并行执行，从而加快计算速度。

请注意，上述示例代码仅仅是给出一个在有限差分中使用OpenMP并行化的示例，具体的实现方式可能因问题的复杂性和要求的精确程度而有所不同。因此，根据具体问题的需求，可能需要对代码进行进一步的修改和调整。