关于GKO算法的O(n)存储实现的注记
A note on the O(n)-storage implementation of the GKO algorithm
AI总结：
针对Cauchy型线性系统，提出一种新的O(n)空间实现GKO-Cauchy算法，通过更高效利用处理器缓存，在矩阵规模大于500-1000时优于现有算法，并展示了主对角线不可重构的Cauchy型矩阵的应用案例。
摘要：
我们提出了一种新的O(n)空间实现GKO-Cauchy算法，用于求解具有Cauchy型矩阵的线性系统。尽管其计算成本略高，但该新算法能更有效地利用处理器缓存。因此，对于规模大于约500-1000的矩阵，它优于现有算法。我们展示了一个主对角线不可重构的Cauchy型矩阵的应用案例。在这种特殊情况下，O(n)空间算法可以很好地适应，以利用低位移秩生成器提供基本线性代数运算的高效实现。
英文摘要：
We propose a new O(n)-space implementation of the GKO-Cauchy algorithm for the solution of linear systems with Cauchy-like matrix. Despite its slightly higher computational cost, this new algorithm makes a more efficient use of the processor cache memory. Thus, for matrices of size larger than about 500-1000, it outperforms the existing algorithms. We present an applicative case of Cauchy-like matrices with non-reconstructible main diagonal. In this special instance, the O(n) space algorithms can be adapted nicely to provide an efficient implementation of basic linear algebra operations in terms of the low displacement-rank generators.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
