Для оптимизации вычислительных процессов в сложных математических задачах можно предпринять следующие шаги:

1. Сформулировать задачу на математическом языке. 4 Нужно построить математическую модель объекта оптимизации, выделив и учтя наиболее важные стороны исследуемого объекта. 4
2. Найти «самую быструю» конфигурацию вычислительного процесса. 1 Для этого нужно учесть имеющиеся алгоритмы решения подзадач и ресурсы, например, количество процессоров в кластерной системе. 1 Вычислительный процесс можно представить в виде направленного графа, в котором узлы обозначают подзадачи, а дуги — зависимости между ними. 1
3. Использовать методы комбинаторной оптимизации. 1 Для этого можно применить метаэвристические методы, например, генетические алгоритмы или роевой интеллект. 1
4. Выбрать оптимальное количество процессоров и распределить их по подсистемам. 1 Эту задачу можно решить градиентными методами. 1
5. Провести симуляцию вычислительного процесса. 1 На каждом шаге нужно оценить время работы конкретного алгоритма решения подзадачи, время выполнения обменов данными между подзадачами и информацию о необходимости синхронизации работы подсистем. 1

Выбор методов оптимизации зависит от конкретной задачи и её особенностей.