Какие существуют эффективные алгоритмы для обработки больших матриц в компьютерных науках?

Некоторые эффективные алгоритмы для обработки больших матриц в компьютерных науках:

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