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TAUCS：稀疏线性解算器库。当前版本的库（1.0）包含以下功能：多前额超结节Cholesky因式分解。这段代码相当快（比Matlab6的稀疏Cholesky快几倍），但还不是最先进的。它使用BLAS来计算和计算来自基本超级节点的更新，但是它不使用松弛的超节点。左视超节点Cholesky因式分解。速度比多前额解算器慢，但使用的内存更少。耐滴性不完全Cholesky因子分解。当它完全分解矩阵时，比超节点解算器慢得多，但是它可以从因式分解中去掉一些小元素。它还可以修改对角线元素以保持行和。代码使用了一种基于列的左视方法和行列表。低密度脂蛋白分解。以列为基础的左视行列表。改用超节点代码。核外，左看超节点稀疏Cholesky分解。通过在文件中存储Cholesky因子来解决大型系统。在具有32位文件系统的32位计算机上，可以处理大小为数十GB的因子。带部分旋转因子的核外稀疏逻辑单元及其求解。可以解决大型非对称线性系统。订购代码和现有订购代码的接口。该库包括一个统一的接口，可以连接到多个订购代码，其中大多数是现有的。排序代码包括Joseph Liu的genmmd（Fortran中的最小度代码）、Tim Davis的amd代码（近似最小度代码）、Metis（George Karypis和Vipin Kumar的嵌套解剖/最小度代码）和一个用于树结构矩阵无填充排序的专用最小度代码。所有这些都是对称排列。矩阵运算。矩阵向量乘法，三角解算器，矩阵重排序。矩阵输入/输出。使用简单文件格式（每非零行一行）读写稀疏矩阵的例程，指定行、列和值。也可以读取Harwell Boeing格式的矩阵。矩阵发生器。生成二维和三维偏微分方程有限差分离散化的例程。用于测试解算器。迭代求解器。预处理共轭梯度和预处理最小值。Vaidya的先决条件。增广最大权基预条件。这些预处理器的工作原理是从系数矩阵中去掉非零，然后直接对预处理因子进行因式分解。递归Vaidya的预条件。这些预处理程序也会删除非零，但它们不会将得到的矩阵完全分解。相反，它们消除了行和列，这些行和列可以在不产生太多填充的情况下被消除。然后，它们就这些行和列形成矩阵的Schur补，并从Schur补中删除元素，依此类推。在预处理操作中，我们迭代地求解Schur补元。多级支持图预处理程序。类似于区域分解预条件。包括Gremban Miller预处理条件。实用程序例程。定时器（挂钟和CPU时间）、物理内存估计器和日志记录。
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