并行矩阵乘法。用于mpi和openMP混合并行求解矩阵乘法问题。适用于分布共享存储cluster环境。无解压密码。-parallel matrix multiplication. OpenMP for mixed MPI and parallel matrix multiplication to solve the problem. Distribution applicable to the shared storage cluster environment. Without extract

稀疏矩阵，目前还没有一个明确的定义，但是一般认为，稀疏矩阵是非零元素较零元素少，且分布没有一定规律的矩阵。在矩阵运算中和矩阵输入输出中，最方便的存储方式就是二维数组，对矩阵进行压缩不能简化矩阵运算，对输入输出也不能提供便利，而降低运算的时间复杂度主要与算法有关，一般对矩阵压缩后其运算的复杂度会增加。所以答案是节省存储空间。

矩阵的压缩存储 问题描述：矩阵是许多科学与工程计算问题中出现的数学对象。在此，我们感兴趣的不是矩阵本身，我们所关心的是研究表示矩阵的方法，以使对矩阵的各种运算能有效地完成。一个矩阵一般由m行和n列元素组成，一般的m*n阶矩阵，可表示成一个m*n的二维数组，例如matrix[m][n]，需要的存储空间是m*n 实现要求： 若矩阵中的元素是对称的，即矩阵中第i行第j列与第j行第i列元素的值相等，即matrix[i][j]＝matrix[j][i]，我们把这种矩阵称为对称矩阵。对于n*n阶对称矩阵，我

blitz++库的相应源码 Blitz++提供了一个N维（1—10）的Array类,这个Array类以reference counting技术实现，支持任意的存储序(row-major的C-style数组，column-major的Fortran-style数组)，数组的切割(slicing),子数组的提取(subarray),灵活的Array相关表达式处理。另外提供了可以产生不同分布的随机数(F,Beta,Chi-Square，正态，均匀分布等)的类也是很有特色的。 -blitz++