并行求解线性方程组：共轭梯度法及数据并行

线性方程组的求解在科学计算和工程领域有着广泛的应用。随着数据规模的不断增长，传统串行算法在处理大型线性方程组时往往效率低下。并行计算技术的引入为加速线性方程组求解提供了有效手段。

本文将重点介绍利用并行计算方法求解线性方程组，主要关注共轭梯度法和数据并行技术。

共轭梯度法是一种迭代方法，用于求解对称正定线性方程组。该方法在每次迭代中都会找到一个与前一次迭代方向共轭的搜索方向，从而加速收敛。

数据并行是一种常见的并行计算模式，将数据分割到多个处理器上进行处理。在求解线性方程组时，可以将矩阵和向量分割到不同的处理器上，并使用MPI或OpenMP等并行编程模型实现数据并行。

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