摘要
{1} R.C.Agarwal，F.G.Gustavson，M.Zubair，利用幂函数并行设计高性能数值算法，IBM J.Res.Dev.38（5）（1994）563-576。 谷歌学者 
数字图书馆 
{2} P.R.Amestoy，I.S.Duff，J.-Y.L'Excellent，X.S.Li，分布式存储计算机两种通用稀疏解算器的分析与比较，ACM Trans。 数学。 柔和。 27 (4) (2002) 338-421. 谷歌学者 {3} P.R.Amestoy，T.A.Davis，I.S.Duff，一种近似最小度排序算法，SIAM J.矩阵分析。 申请。 17 (4) (1996) 886-905. 谷歌学者 数字图书馆 {4} P.R.Amestoy，I.S.Duff，J.-Y.L'Excellent，J.Koster，《使用分布式动态调度的完全异步多锋面解算器》，SIAM J.Matrix Anal。 申请。 23 (1) (2001) 15-41. 谷歌学者 数字图书馆 {5} M.Arioli，J.W.Demmel，I.S.Duff，《求解具有稀疏后向误差的稀疏线性系统》，SIAM J.矩阵分析。 申请。 10 (1989) 165-190. 谷歌学者 交叉引用 
{6} C.C.Ashcraft，R.G.Grimes，松弛超节点分割对多锋面方法的影响，ACM Trans。 数学。 柔和。 15 (4) (1989) 291-309. 谷歌学者 数字图书馆 {7} T.A.Davis，I.S.Duff，稀疏LU因子分解的非对称模式多面方法，SIAM J.矩阵分析。 申请。 18 (1) (1997) 140-158. 谷歌学者 数字图书馆 {8} T.A.Davis，UMFPACK V3.2：具有列预排序策略的非对称模式多额叶方法，技术报告TR-02-2002，佛罗里达大学计算机和信息科学系，盖恩斯维尔，佛罗里达州，2002年。 谷歌学者 {9} T.A.Davis，佛罗里达大学稀疏矩阵集合，佛罗里达大学盖恩斯维尔。 网址：http://www.cise。 uf.edu/davis/sparse。 谷歌学者 {10} J.Demmel，J.Gilbert，X.Li，稀疏部分旋转的异步并行超节点算法，SIAM J.Matrix Anal。 申请。 20 (4) (1999) 915-952. 谷歌学者 数字图书馆 {11} J.W.Demmel，S.C.Eisenstat，J.R.Gilbert，X.S.Li，J.W.-H.Liu，稀疏部分旋转的超节点方法，SIAM J.Matrix Anal。 申请。 20 (3) (1999) 720-755. 谷歌学者 数字图书馆 {12} I.S.Duff，J.Koster，《将大条目排列到稀疏矩阵对角线的算法的设计和使用》，SIAM J.Matrix Anal。 申请。 20 (4) (1999) 889-901. 谷歌学者 数字图书馆 {13} A.Gupta，《求解图分区和稀疏矩阵排序的快速有效算法》，IBM J.Res.Dev.41（112）（1997）171-183。 谷歌学者 {14} A.Gupta，求解非对称稀疏线性方程组直接方法的最新进展，ACM Trans。 数学。 柔和。 28 (3) (2002) 301-324. 谷歌学者 数字图书馆 {15} A.Gupta，L.Ying，《关于寻找二部图中最大匹配的算法》，技术报告RC 21576（97320），IBM T.J.Watson研究中心，纽约州约克敦高地，1999年10月25日。 谷歌学者 {16} G.Karypis，V.Kumar，《划分不规则图的快速高质量多级方案》，SIAM J.Sci。 计算。 20 (1) (1998) 359-392. 谷歌学者 数字图书馆 {17} X.S.Li，J.W.Demmel，《使用静态旋转的可伸缩稀疏直接求解器》，载于：《第九届科学计算并行处理SIAM会议论文集》，德克萨斯州圣安东尼奥，1999年3月22日至34日。 谷歌学者 {18} 刘建华，用多重消去法修改最小度算法，ACM Trans。 数学。 柔和。 11 (2) (1985) 141-153. 谷歌学者 数字图书馆 {19} 马里兰州盖瑟斯堡国家标准与技术研究所矩阵市场。 http://math.nist.gov/MatrixMarket。 谷歌学者 {20} E.G.Ng，B.W.Peyton，《高级单处理器计算机上的块稀疏Cholesky算法》，SIAM J.Sci。 计算。 14 (1993) 1034-1056. 谷歌学者 数字图书馆 {21}O.Schenk，K.Gärtner，《PARDISO中的两级调度：改进共享内存多处理系统的可伸缩性》，Parall。 宪法。 28 (2002) 187-197. 谷歌学者 数字图书馆 {22}O.Schenk，K.Gärtner，W.Fichtner，共享内存多处理机上具有左右搜索策略的高效稀疏LU分解，BIT 40（1）（2000）158-176。 谷歌学者 交叉引用 {23}P.Sonneveld，CGS，非对称线性系统的快速Lanczos型解算器，SIAM J.Sci。 统计计算。 10 (1989) 36-52. 谷歌学者 数字图书馆
建议
用PARDISO求解非对称稀疏线性方程组 ICCS’02：国际计算科学会议记录——第二部分 非对称矩阵的超节点旋转与超节点划分和异步计算相结合，可以在共享内存并行计算机上实现并行稀疏LU分解的高gigaflop速率。 加权图的进展。。。 某些Krylov子空间方法在求解不定和非对称线性系统中的实际应用 本文的主要目的是发展求解方程组$Ax=b$的一些Krylov子空间方法的稳定版本。 正如Paige和Saunders的SYMMLQ[SIAM J.Numer.Anal.，12（1975），pp.617-624]，我们的算法。。。
