帮我整理下关于矩阵运算的加速算法相关的文献或者资料

当涉及到矩阵运算加速算法时，以下是一些相关的文献和资料，希望能对你有所帮助：

1. Strassen算法：Strassen算法是一种用于矩阵乘法的分治算法，可以在较少的乘法操作次数下加速矩阵乘法。你可以查阅 Volker Strassen 在 1969 年发表的原始论文，题目为 "Gaussian Elimination is not Optimal"。

2. Coppersmith-Winograd算法：Coppersmith-Winograd算法是一种用于矩阵乘法的算法，可以在理论上达到更快的运行时间。你可以查阅 Don Coppersmith 和 Shmuel Winograd 在 1987 年发表的论文，题目为 "Matrix multiplication via arithmetic progressions"。

3. GEMM优化：GEMM（General Matrix Multiply）是一种用于矩阵乘法的基本操作，很多高性能计算库和硬件都对其进行了优化。你可以查阅一些与GEMM优化相关的文献，例如 BLIS（BLAS-like Library Instantiation Software）项目的相关论文。

4. 稀疏矩阵优化：当处理稀疏矩阵时，有一些特定的优化方法可以加速运算。你可以查阅 Tim Davis 编写的《Direct Methods for Sparse Linear Systems》一书，其中有关于稀疏矩阵的优化算法的介绍。

5. 并行计算：并行计算是利用多个处理器或计算机同时进行计算的方法，可以加速矩阵运算。你可以查阅一些与并行计算相关的资料，例如《Parallel Computing for Data Science: With Examples in R, C++ and CUDA》一书。

请注意，这些文献和资料是一些经典的参考，你可能需要进一步搜索和阅读相关的研究论文和书籍来深入了解矩阵运算加速算法。