Некоторые эффективные алгоритмы для обработки больших матриц в компьютерных науках:

• Блочный метод Гаусса. 1 Разбивает матрицу на подматрицы, что особенно эффективно при параллельных вычислениях и работе с большими массивами данных. 1
• Итерационные методы, такие как метод Якоби или Гаусса-Зейделя. 1 Эти алгоритмы не требуют полного хранения матрицы в памяти и могут быть остановлены при достижении заданной точности. 1
• Метод LU-разложения, тесно связанный с методом Гаусса. 1 Подходит для случаев, когда необходимо многократно решать системы с одной и той же матрицей коэффициентов, но разными правыми частями. 1
• Метод распараллеливания по итерациям информационного графа задачи. 2 Позволяет сократить критический вычислительный ресурс, затрачиваемый на каналы доступа к памяти и подсистему коммутации. 2
• Лазерный метод умножения матриц. 3 Заключается в маркировке перекрывающихся блоков как мусора, предназначенного для утилизации, остальные блоки считаются ценными и сохраняются. 3
• Алгоритм Шермана — Моррисона. 4 Использует матрично-векторные и скалярные произведения, которые эффективно выполняются на многоядерных процессорах. 4