我需要求解一个线性方程(Ax = b(，具有较大的稀疏A和多次具有差分b。因此，LU(或Cholesky，如果A是对称的(分解是非常可取的。
我正在使用犰狳库，我听说可以使用该功能：
spsolve(x, A, b, "superlu");
为了解决这样的系统。我不太关心检索 L 和 U 矩阵。然而，最重要的是，每次我调用 spsolve 时，都不会重新计算 L 和 U。
spsolve(x, A, b, "superlu")是否存储LU分解，如果没有，有没有办法检索所述矩阵？
事实上，犰狳本质上是其他团队开发的软件的"总结"; 这对于Superlu稀疏求解器尤其正确。您要求的特征(求解具有相同矩阵但右侧不同的一系列方程组(在犰狳中可能根本不存在。您可能应该直接使用嵌入了该功能的稀疏线性求解器(不一定是 superlu(。如果您的系统非常大，因此基于分解的求解器无法应对这种情况，迭代求解器可能会这样做，在这种情况下有一个选择：由于现代 CPU 是多核的，因此可以并行运行多个独立的求解过程。以下博客中描述了一个这样的迭代求解器(您可以在那里提出问题和/或参与讨论(：http://comecau.blogspot.com/2018_09_05_archive.html