Strassen's的矩阵乘法算法的实现

稀疏矩阵的DIA/ELLPACK/COO/CSR/HYB表示形式，以及各表示形式下的稀疏矩阵乘法（稀疏大矩阵*矢量）的CUDA实现。对于矩阵中每一行稀疏元素个数较统一的情况，ELLPACK表示最佳，其次是HYB（ELL+COO）。关于稀疏矩阵的研究很多，这里列出的仅是凤毛麟角，有兴趣的朋友我们一起探讨。

汇编语言实现矩阵乘法

java、win32、pthread三种线程库均有 适合用来学习多线程操作的入门例程

基于CUDA 的矩阵乘法和FFT 性能测试

linux多线程程序实验，用不同线程完成一个矩阵乘法，以及子进程计算斐波那契数列，父进程输出结果

简单的矩阵乘法哈，线性代数偷懒用，VS2010以上编译运行通过

该程序基于 Boost 和 MPI 实现了Cannon 算法实现对矩阵得并行求积。

strassen矩阵乘法的C代码 【问题描述】 从文件arr.in中读入一个m行k列的整数矩阵a和一个k行n列的整数矩阵b(1 < m, k, n < 200)，在标准输出上输出这两个矩阵的乘积。 【输入形式】 输入文件arr.in中有m+k行，前m行是矩阵a的元素aij，后k行是矩阵b的元素bij (-3000 < aij, bij < 3000)。 【输出形式】 输出结果为m行，每行n个元素，按整数左对齐方式输出，每个元素占相同的位数，且各个元素之间空格的最少数量应等于1。 【输入样例】 1 0 0 1 1 1 1 1 【输出样例】 1 1 1 1

并行处理实验报告：基于MPI实现的矩阵乘法的性能分析。里面包含MPI实现代码，稠密矩阵以及稀疏矩阵的加速比分析