针对工程与科研场景优化

天筹 NCS 求解器

覆盖线性方程组（预处理迭代法 / 直接法）、特征值问题、非线性方程组三大核心方向，兼顾大规模工程计算与前沿科研实验。

稀疏 / 稠密矩阵GPU / 多核并行友好工程验证 & 科研验证

Linear Systems

预处理迭代 + 直接法

针对大规模稀疏/稠密线性方程组优化，支持多种预处理迭代法与鲁棒直接法，兼顾精度与收敛速度。

收敛加速迭代步数可控工程稳健病态问题防护

特征值问题

支持广义特征值、主导/局部谱区域提取，面向振动分析与稳定性分析。

spectrum(A) ⊂ ℂ, ‖r‖₂ ≪ 1

非线性方程组

提供牛顿型与变步长策略，支持复杂物理模型的多解与敏感性分析。

F(x*) = 0, J(x*) 条件良好

工程级数值求解优势

从算法层到工程实现全面打磨，可通过后台灵活配置卡片内容与配图，持续沉淀产品亮点与典型场景。

针对大规模代数方程组与特征值问题优化，支持稀疏与稠密矩阵高效求解，显著缩短计算时间。

代数方程组求解与代数特征值问题求解双引擎，接口简洁、算法可靠，满足科研与工程双重需求。

经过充分测试与工业场景验证，长时间运行稳定可靠，适合批处理与集群环境部署。

清晰的文档与示例，易于集成与二次开发，降低使用门槛，提升开发效率。

面向工业仿真、结构分析、最优化设计等多类场景，天筹 NCS 将线性方程组、特征值问题与非线性方程组求解进行统一封装，以一致接口暴露给上层应用。

预处理迭代法（如 Krylov 子空间方法）与直接法结合，可针对不同规模与结构自动推荐策略，有效平衡内存与收敛速度。

专注工程中常见的主导特征值、谱边界与局部谱段提取，支持广义特征值问题，适配振动模态、稳定性与灵敏度分析。

提供牛顿型方法与全局收敛策略，支持自动步长控制、多初值扫描及残差监控，适应高度非线性与多解场景。