本文首先介绍了稀疏矩阵的特点和研究稀疏矩阵分解的意义，接着讨论了稀疏矩阵各种快速算法并给出了本文所采用的方法。在此基础上详细说明了稀疏矩阵模拟排序算法，直接LU分解算法，符号LU分解算法，数值LU分解算法及这些算法在FPGA上的实现过程。最后为充分发挥FPGA作为一种可编程逻辑器件的优势，将单核数值LU分解扩展为多核并行LU分解结构，并使用BDB矩阵对该结构进行了验证，给出并分析了实验结果。-Firstly,the characteristies and research value of sp

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矩阵LU并行算法，对于想学习并行计算的有帮助，希望自己多动手学习-Matrix LU parallel algorithm is helpful for those who want to learn to parallel computing, how much hands-on learning

矩阵的LU分解，矩阵分解中一个非常重要的分解原理。-LU decomposition of the matrix, the matrix decomposition decomposition of a very important principle.