病态线性方程组的一些求解算法，包括传统的CG，CGLS，CGNR，LSQR和较新的OVM算法，它们都是一些迭代算法。

CUDA中最小二乘的共轭梯度 这是用于稀疏矩阵的的CUDA实现。 CGLS解决了问题 minimize ||Ax - b||_2^2 + s ||x||_2^2, 通过使用（CG）。 与仅将CG应用于法线方程相比，它在数值上更稳定。 该实现支持实值和复值矩阵，CSR和CSC格式以及单精度和双精度的任意组合。 另外，可以使用用于计算Ax和A^Tx抽象运算符来代替稀疏矩阵。 ＃＃＃＃表现 CGLS在Nvidia Tesla K40c上中的两个最大的非平方矩阵上运行。 矩阵名称 尺寸 非零 Iter。 时间 时间/（iter * nnz） 吉安.mesh_grid （230k，9k） 85万 794 0.52秒 0.77纳秒 JGD_GL7d.GL7d18 （200万，150万） 3600万 77 3.7秒 1.3纳秒 〜U [-1，1] （1M，950k） 250M