结合预处理BiCGStab和CUDA的BLT快速并行前向方法

针对基于简化球谐波(simplified spherical harmonics,SPN)方程开展生物发光断层成像(bioluminescence tomography,BLT)前向问题研究时计算量大、求解速度偏慢的问题,提出了一种基于稳定双共轭梯度下降(biconjugate gradient stabilized,Bi CGStab)的快速并行求解算法.该算法结合不完全Cholesky分解的预处理方式与压缩行格式存储法(compressed row storage scheme,CSR)的稀疏矩阵存储方式,并采用统一计算设备架构(compute unified device architecture,CUDA)实现了并行加速.数值仿真结果表明,该算法在保证前向问题求解准确度的同时可以极大地缩短求解时间.