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救解奇异线性方程组的一般HSS法的中期报告 一般HSS法是解决大规模奇异线性方程组的一种有效方法，该方法利用了HSS（H-matrix和S-matrix）的结构来压缩矩阵的大小，从而降低求解方程组的计算复杂度。 在实际应用中，一般HSS法需要经过两个主要步骤：矩阵压缩和求解线性方程组。 在矩阵压缩阶段，该方法将原矩阵分解成多个H-matrix和S-matrix的组合形式，并对其进行压缩，从而大大减少了矩阵的大小。这种分解需要使用分治法进行递归处理，将原矩阵划分为多个子矩阵，并对每个子矩阵进行分解和压缩，然后将得到的结果合并在一起得到整个矩阵的HSS分解形式。 在求解线性方程组的阶段，一般HSS法使用迭代方法（如GMRES）来逐步逼近线性方程组的解。该方法利用矩阵压缩所得到的H-matrix和S-matrix的结构，对线性方程组的求解进行优化，从而提高求解速度和精度。 目前，一般HSS法已经被广泛应用于各种科学计算中，如流体力学、量子化学和结构力学等。该方法还得到了不断的改进和优化，如改进的预处理技术和减少计算量的快速HSS方法等，使其在实际应用中取得了很好的效果。