基于CPU-GPU协同计算的Krylov子空间算法：性能优化与实践应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代科学与工程计算领域，众多关键问题最终都归结为求解大规模矩阵相关的问题，如线性方程组求解和矩阵特征值计算等。Krylov子空间算法作为求解此类问题的重要迭代算法，凭借其独特的优势，在计算机视觉、机器学习、信号处理、科学计算以及电力系统等众多领域得到了广泛应用。在计算机视觉的图像恢复任务中，通过Krylov子空间算法可以对模糊或受损的图像进行有效处理，利用其迭代逼近的特性，逐步恢复图像的清晰细节，提升图像质量，为后续的图像分析和识别提供良好的基础。在机器学习的模型训练过程中，当