在并行子模式中，字段之间的依赖关系可以通过以下方法解决：

1. 使用线程间通信：在多线程并行执行的情况下，可以使用线程间的通信机制来传递字段之间的依赖关系。例如，使用共享内存或消息传递机制，一个子模式可以将其计算结果发送给另一个子模式，以满足字段之间的依赖关系。

代码示例：

import threading
import time

class WorkerThread(threading.Thread):
    def __init__(self, name, input_data, output_data):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.name = name
        self.input_data = input_data
        self.output_data = output_data

    def run(self):
        # Perform computation
        result = self.compute(self.input_data)

        # Update output data
        self.output_data.append(result)

    def compute(self, input_data):
        # Perform computation here
        time.sleep(1)  # Simulate some computation time
        return input_data * 2

def main():
    input_data = [1, 2, 3, 4, 5]
    output_data = []

    threads = []

    # Create worker threads
    for i in range(len(input_data)):
        thread = WorkerThread(f"Worker {i+1}", input_data[i], output_data)
        thread.start()
        threads.append(thread)

    # Wait for all threads to complete
    for thread in threads:
        thread.join()

    print(output_data)  # Output: [2, 4, 6, 8, 10]

if __name__ == "__main__":
    main()

在上述示例中，我们创建了多个WorkerThread线程，每个线程负责一个输入数据的计算。每个线程的计算结果将被添加到共享的output_data列表中，以满足字段之间的依赖关系。

2. 使用并行编程框架：许多编程语言和框架提供了并行编程的支持，可以简化字段之间的依赖关系管理。这些框架通常提供了高级抽象和工具，用于处理并行计算的任务调度、数据共享和同步等。使用这些框架，可以更方便地处理字段之间的依赖关系。

代码示例：

import multiprocessing

def compute(input_data):
    # Perform computation here
    time.sleep(1)  # Simulate some computation time
    return input_data * 2

def main():
    input_data = [1, 2, 3, 4, 5]

    pool = multiprocessing.Pool()
    output_data = pool.map(compute, input_data)
    pool.close()
    pool.join()

    print(output_data)  # Output: [2, 4, 6, 8, 10]

if __name__ == "__main__":
    main()

在上述示例中，我们使用了Python的multiprocessing模块中的Pool类来实现并行计算。通过调用pool.map()函数，我们可以将计算函数应用到输入数据列表中的每个元素上，并返回计算结果的列表。这样，我们可以方便地处理字段之间的依赖关系。