并行计算矩阵求逆最优代码

矩阵求逆是一个计算量较大的任务，可以通过并行计算来加速计算过程。以下是一个使用OpenMP库进行并行计算矩阵求逆的示例代码：

#include <iostream>
#include <omp.h>

using namespace std;

const int N = 1000;
double A[N][N], B[N][N];

int main() {
    // 初始化矩阵A
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        for (int j = 0; j < N; j++) {
            A[i][j] = i + j;
        }
    }

    // 并行计算矩阵B的逆
    #pragma omp parallel for shared(A, B)
    for (int k = 0; k < N; k++) {
        // 用高斯-约旦消元法求解矩阵的逆
        for (int i = 0; i < N; i++) {
            if (i == k) {
                B[i][k] = 1;
            } else {
                B[i][k] = 0;
            }
        }

        for (int i = 0; i < N; i++) {
            if (i != k) {
                double s = A[i][k] / A[k][k];
                for (int j = 0; j < N; j++) {
                    A[i][j] -= s * A[k][j];
                    B[i][j] -= s * B[k][j];
                }
            }
        }

        double s = A[k][k];
        for (int j = 0; j < N; j++) {
            A[k][j] /= s;
            B[k][j] /= s;
        }
    }

    // 输出矩阵B
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        for (int j = 0; j < N; j++) {
            cout << B[i][j] << " ";
        }
        cout << endl;
    }

    return 0;
}

在本示例代码中，我们使用了OpenMP库的并行for指令，将矩阵B的每一列的计算任务分配给不同的线程进行计算。每个线程会对A矩阵进行高斯-约旦消元法的计算，同时对B矩阵进行相应的计算，最终得到B矩阵的逆。需要注意的是，在并行计算中，需要使用#pragma omp parallel for指令来告诉编译器将for循环中的计算任务进行并行化处理。