转载：Intel MKL 稀疏矩阵求解PARDISO 函数

Intel MKL提供了针对稀疏矩阵求解的PARDISO 接口，它是在共享内存机器上，实现的稀疏矩阵的直接求解方法，对于一些大规模的计算问题, PARDISO的算法表现了非常好的计算效率与并行性。一些数值测试表明，随着计算节点数目增加, PARDISO具有接近线性的加速比例。

 PARDISO对应求解过程包括如下步骤：

1. 矩阵重排与符号分解(Reordering and Symbolic Factorization)：PARDISO Solver根据不同的矩阵类型，计算不同类型的行列交换矩阵P与对角矩阵D，对A矩阵进行交换重排。新得到的矩阵分解后会包括尽量少的非零元素。

2. 矩阵LU 分解: 对 进行 LU 分解。

3. 方程求解与迭代：根据LU分解的结果，求解方程，如果对结果的精度有进一步要求，使用迭代法进一步提高解精度。

4. 迭代结束，释放计算过程的内存。

使用PARDISO 的时候，可能会有一些常见的问题：

第一，Paridso 提示内存不足：

  出现这类问题的时候，可以首先检查一下Pardiso 对求解该问题的内存需求，Paridiso计算时，可以通过下面的数据求得：

   max(iparm(15), iparm(16)+iparm(17))

 可以对比一下这个数据，查看系统的内存是否满足需求。

Paridso 同时支持，in-core 与 out-of-core的计算。 如果， 计算的数据太大，而不能完全在内存求