Для просмотра применения алгоритмов быстрого умножения больших матриц можно обратиться к научным статьям, книгам и онлайн ресурсам по теме вычислительной линейной алгебры. Некоторые популярные источники включают журналы IEEE Transactions on Algorithms, ACM Transactions on Mathematical Software, а также онлайн курсы и лекции на платформах Coursera, edX, и MIT OpenCourseWare.

Для развития темы алгоритма Штрассена и его применения можно рассмотреть следующие аспекты:

Расширение на другие виды матриц, такие как разреженные матрицы и тензоры.Применение алгоритма Штрассена к другим задачам в вычислительной алгебре, например, кластеризации данных или обработке изображений.Исследование и сравнение различных вариантов алгоритма Штрассена, таких как 3D алгоритм или адаптивный алгоритм.Применение алгоритма Штрассена в параллельных и распределенных системах для улучшения производительности.

Другие аспекты вычислительной алгебры, которые можно рассмотреть, включают в себя:

Итерационные методы для решения систем линейных уравнений.Методы численного решения собственных значений и собственных векторов матрицы.Приближенные методы для вычисления матричных функций, таких как экспонента и логарифм.Использование машинного обучения и искусственного интеллекта в вычислительной алгебре для улучшения алгоритмов и их применения в различных областях, например, финансах, медицине и науке о материалах.