加速算法

介绍了MATLAB中实现的Anderson加速算法（AA），该算法在迭代法优化中的应用，以及如何通过Python接口进行使用和测试。Anderson加速算法通过引入记忆项显著加速收敛速度，特别适用于高维问题。详细的安装和调用方法也在文中进行了说明。

在 MATLAB 开发中，想要让算法跑得更快？那就试试并行计算和 GPU 加速吧！这两个工具能你在海量数据和复杂计算时大幅提升效率。MATLAB 的并行计算工具箱支持多核 CPU 和 GPU 的并行，轻松将大任务拆成小任务，快速完成计算。比如，使用parfor替代传统的for循环，代码能在多个进程间并行运行，大大节省时间。而 GPU 加速则是通过 CUDA 编程，直接利用显卡的计算能力，适合大规模的数值计算，尤其是复杂的矩阵运算，速度快。至于提到的SDOAN，是某些特定算法或方法的缩写，具体细节还得根据你的需求去查找。而DontAccelerate，有时候指的是禁用加速的选项，比如遇到复杂的自

ButterflyLab软件包为(分层)互补低秩矩阵提供近乎最优的快速matvec和密集线性系统求解器。这些矩阵在傅立叶积分算子、成像方法、谐波分析等领域有广泛应用。

演化网络加速分布式对偶平均算法 该研究关注在演化网络环境下，如何利用加速分布式对偶平均算法优化模型参数。演化网络是指网络拓扑结构随时间动态变化的网络，这给分布式优化带来了挑战。 传统分布式优化算法在处理此类问题时效率较低。而加速分布式对偶平均算法通过引入历史梯度信息，能够更快地收敛到最优解。 研究重点关注如何在演化网络环境下实现该算法，并通过理论分析和实验验证其有效性。结果表明，相比于现有方法，该算法在收敛速度和精度方面均有显著提升。

2D离散余弦变换（2D-DCT）作为广泛应用的图像压缩算法，其背后的逻辑是JPEG压缩的基础。随着技术的发展，我们可以将DCT扩展到视频等3D矩阵上。在这个项目中，我们重新实现了关于3D DCT的快速算法及其逆算法——3D IDCT [1]，并介绍了其在Matlab中的开发过程。

关联规则作为数据挖掘的主要形式之一，其主要目的在于发现未知的规则。快速算法能够显著提升其计算效率和准确性，使其在实际应用中更加可靠和高效。

Liu J.和Drangova M.提出了一种新的相位展开方法，名为递归正交参考（PUROR），通过干预技术实现多维医学磁共振成像的精确相位展开。他们在其研究中详细描述了PUROR算法的应用和优势，发表于《医学磁共振》杂志的第68卷第4期，页面范围为1303-1316，发表于2012年。

加速正交最小二乘（AOLS）算法的Matlab开发。该算法优化数据处理效率，适用于多种科学与工程应用。通过Matlab平台，能够有效实现算法的高效运行和数据处理。

介绍了一种高度并行化的两阶段定向图像/视频插值算法，实现实时分辨率上变频。首先，算法通过利用四个对角邻居插入缺失像素，生成梅花形图像。随后，在第二阶段，进一步插值处理梅花形图像中的丢失像素。

利用GPU对矩阵运算的天然优势，加速MATLAB中相关计算，提升程序性能。