稀疏线性方程组求解Ax=b是很多科学计算与工程应用的核心问题,例如天气预报、流体力学仿真、经济模型模拟、集成电路仿真、电气网络仿真、网络分析、有限元方法等。本报告以集成电路仿真中的极稀疏矩阵LU分解为例,讲述稀疏LU分解在GPU上的并行方法、以及性能优化方法。
2019-12-21 22:18:38 1.46MB GPU 稀疏矩阵
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实矩阵的LU算法的C++实现,采用全选主元法
2019-12-21 21:36:18 2KB 矩阵 LU分解 C++
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