【摘 要】
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有限元分析中最基本的计算是大规模线性方程组的求解，国内外众多学者对有限元方程组求解算法做了较深入的研究。用直接法求解有限元线性方程组Axb.，填充元优化算法是通过减少矩阵三角分解时产生的填充元(Fill-in)数量来减少数据存贮量及浮点计算次数，从而大大提高求解速度并减少精度损失。本文回顾了有限元快速求解技术的发展，比较了常用的几种求解算法的优劣及发展应用前景，着重讨论了填充元优化算法中的最小度算
【机 构】
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上海交通大学土木工程系,上海200240
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有限元分析中最基本的计算是大规模线性方程组的求解，国内外众多学者对有限元方程组求解算法做了较深入的研究。用直接法求解有限元线性方程组Axb.，填充元优化算法是通过减少矩阵三角分解时产生的填充元(Fill-in)数量来减少数据存贮量及浮点计算次数，从而大大提高求解速度并减少精度损失。本文回顾了有限元快速求解技术的发展，比较了常用的几种求解算法的优劣及发展应用前景，着重讨论了填充元优化算法中的最小度算法的原理，并用C++语言编制计算程序加以实现。算例表明，在方程组求解计算程序中采用基于填充元优化算法的快速求解技术，比普通的直接求解法更节省内存，更高效。
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