扎哈里·兹拉特夫 概述了利用稀疏性解决大型问题的进展。 （英语） Zbl 0639.65020号 J.计算。申请。数学。 20, 83-105 (1987). 作者对近年来稀疏矩阵技术的发展进行了有趣的调查和讨论。D.J.Evans（D.J.埃文斯）（编辑），《稀疏性及其应用》（1985年；Zbl 0544.00021号)]. 使用稀疏矩阵技术解决涉及稀疏矩阵的大规模问题的目的之一是减少计算机内存中的存储空间。作者描述了在计算机内存中存储稀疏矩阵元素的两种基本存储方案，即静态存储方案和动态存储方案的优点和局限性，并系统地介绍了1980年后在改善这些存储方案性能方面取得的进展。感兴趣的读者可能会从论文中包含的大量参考文献中受益匪浅。审核人：J.帕里达 引用于2文件 MSC公司： 65平方英尺 线性系统和矩阵反演的直接数值方法 65层50 稀疏矩阵的计算方法 65层20 超定系统伪逆的数值解 65-02 与数值分析相关的研究展览（专著、调查文章） 关键词：关键战略;高斯消去;正交法;稀疏矩阵技术;大规模问题;存储方案 引文：Zbl 0544.00021号 软件：YSMP公司;马28;MA32型;1200万日元;LSQR（LSQR）;ELLPACK公司;ITPACK公司;高铁;LINPACK系列;symrcm公司;SSLEST公司;克雷格 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Z.Zlatev}，J.计算。申请。数学。20,83--105（1987；Zbl 0639.65020） 全文： 内政部 参考文献： [1] 安德烈，N。；Rasturniou，C.，Matrice rease si applicatile lor（罗马尼亚）（1983年），《Editura Technica:Editura Techa Bucuresti》 [2] Axelsson，O.，《预处理共轭梯度法》（Duff，I.S.，《共轭梯度法和类似技术》，共轭梯度法与类似技术，报告编号R9636（1979），A.E.R.E:A.E.R.E Harwell，英格兰），25-35 [3] 比约克，Å。，线性最小二乘解的迭代求精，I，BIT，7257-278（1967）·Zbl 0159.20404号 [4] 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