PyPardiso项目 Python接口可解决大型稀疏线性方程组 更多文档即将发布。 同时，请参考源代码中的注释和文档字符串。 Linux / OSX的构建状态： Windows构建状态： 安装 将PyPardiso与 python发行版一起使用（如果需要安装，请使用 ）。 PyPardiso利用了conda 的Intel Math Kernel Library，因此不适用于其他发行版（至少目前是这样）。 要安装PyPardiso： conda install -c haasad pypardiso 基本用法 PyPardiso提供了一种spsolve和factorized方法，比的对应方法快得多。 >>> from pypardiso import spsolve >>> x = spsolve(A,b) 变更日志 v0.2.2 CSR-矩阵格式被强制在spsolve和

帕尔迪索 Pardiso.jl软件包提供了一个使用和的接口。 没有有效的PARDISO许可证或未安装MKL库，就不能使用Pardiso.jl 。 该软件包是免费提供的，绝不能替代或更改链接库的任何功能。 安装 该软件包本身是通过Pkg.add("Pardiso")安装的，但是您还需要按照以下安装说明安装有效的PARDISO库。 MKL帕尔迪索 默认情况下，Julia将自动为您的平台安装合适的MKL。 如果您想使用自行安装的MKL，请遵循以下说明： 设置MKLROOT环境变量。 请参阅，以有关如何正确设置此变量的完整指南，通常通过执行诸如source /opt/intel/mkl/bin/mklvars.sh intel64类的source /opt/intel/mkl/bin/mklvars.sh intel64或运行"C:\Program Files (x86)\IntelSWToo

Intel MKL 求解大型稀疏复数矩阵 （C/C++）实例。 适用与求解大型对称或者非对称稀疏复数矩阵

编码

inter MKL 求解大型稀疏矩阵 实例（C/C++）。适用与对称或者非对称 稀疏矩阵求解，求解速度非常快。

PARDISO求解器可实现大规模稀疏矩阵的求解，具有非常好的计算效率与并行性，本文档简介了从Pardiso Project.org上获得Pardiso并安装使用的步骤。

利用inte lmkl库的pardiso函数求解线性方程组，速度相当快。