基于GPU—CUDA的共轭斜量法实现及性能对比
了共轭斜量法的应用范围，为求解一般性大型线性方程组提供了快速、有效的方法。参考文献：[1] NVIDIA. CUDA Programming Guide[OL].2012-12-22. http：//www.nvidia.com/object/cuda_home.html.[2] 夏健明，魏德敏著.共轭梯度法的GPU实现[J].微计算机工程，2009.17：274-276[3] 李熙铭，欧阳丹彤，白洪涛著.基于GPU的混合精度平方根共轭梯度算法[J].仪器仪表学报，2012.1：98-104[4] 李荣华，刘播著.微分方程数值解法（第四版）[M].高等教育出版社，2010.[5] 蒋长锦编著.科学计算与C程序集[M].中国水利水电出版社，2010.[6] 陈颖，林锦贤，吕暾著.LU分解和Laplace算法在GPU上的实现[J].计算机应用，2011.3：851-855[7] 吕英华编著.计算电磁学的数值方法[M].人民教育出版社，2006.[8] 武汉大学，山东大学著.计算方法[M].科学出版社，1983.[9] 肖江，胡柯良，邓元勇著.基于CUDA的矩阵乘法和FFT性能测试[J].计算机工程，2009.10：7-10[10] 刘丽，沈杰，李洪林著.基于GPU的矩阵求逆性能测试和分析[J].华东理工大学学报（自然科学版），2010.6：812-816
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