【摘 要】
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研究了直接法求解稀疏线性方程组过程中最耗时的稀疏矩阵LU分解的数值计算,提出了一种稀疏矩阵LU分解并行算法,该算法可通过动态的相关性检测来开发更多的并行性.同时提出了
【机 构】
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数学工程与先进计算国家重点实验室,江南计算技术研究所,国防科学技术大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61125201）资助项目.
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研究了直接法求解稀疏线性方程组过程中最耗时的稀疏矩阵LU分解的数值计算,提出了一种稀疏矩阵LU分解并行算法,该算法可通过动态的相关性检测来开发更多的并行性.同时提出了基于现场可编程门阵列（FPGA）实现该并行算法的硬件结构,该结构不依赖于分解因子的稀疏结构信息,分解因子的数据结构可动态生成.与相关工作比较,这种新的硬件结构具有更好的通用性.实验结果表明,这种新的结构的性能优于通用处理器的软件实现.
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