SC_HCAL是针对稀疏线性方程组问题、特征值问题、多重网格和区域分解、快速数值算法和网格-粒子类问题等基础算法，通过并行算法研究和高效实现，研制而成的基础并行算法库。目前算法库已应用于量子计算、电子结构、天体模拟和大数据分析等领域。

• 特征值问题并行软件包HPSESP：并行求解稠密/稀疏、实对称/厄密矩阵广义和标准特征值问题及其SVD等相关问题，提供了运行于CPU和GPU异构集群环境下多个并行求解器，具备了跨多计算平台能力，并可满足任意高精度问题的求解。
• 高扩展预条件并行算法库ScaPre：近似逆（AINV、SSOR-AI和IC-IA）、ILU和代数多重网格（AMG）等并行预条件。
• 稀疏线性代数方程并行求解软件包HSLES：提供了可扩展、易用的Krylov子空间迭代法的多个求解器，包括非对称矩阵的GMRES迭代求解器和对称矩阵的CG迭代求解器等。
• 快速多极子算法库FMM：提供了多极子算法并行实现。
• 粒子和网络类并行软件包CDEM：提供了用于粒子类、网格类问题计算的多个求解器。

• 基于新型并行算法研究和高效并行实现研制而成，可运行于通用CPU、不同国产众核机器以及GPU集群等环境，具备了多平台计算能力。
• 具有规范接口和多样化应用能力，以及易用、高精度、高效和高可扩展性能力。
• 已用于电子结构计算软件（ABUCAS）、量子计算软件、N-体模拟软件、地震数值模拟软件、大数据分析软件等。

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