求解大型稀疏矩阵线性方程组是一件很痛苦的事情，大型稀疏矩阵求逆是这个问题的特例。UMFPACK采用的是一种针对稀疏矩阵的LU分解方法，直接法，比较耗内存，提供了C/Fortran/MATLAB接口，如果内存够大，可以首先尝试一下，因为直接法较迭代法精度高一些。如果内存不够，一般首先进行预处理，然后选择一种迭代法进行求解，比方说基于Krylov子空间的方法。UMFPACK的Manual写得比较暧昧，下面记录一下其MATLAB接口的安装方式。虽然MATLAB这丫闭源，只叹人在江湖，身不由己 。。。不过这套SparseSuite倒是GPL的，要是真提供R接口就好了，和CSIE@UFL他家比较熟的童鞋，不妨建议一下 。。。

环境：Ubuntu 10.10 + MATLAB R2010b for UNIX

1. 从 http://www.cise.ufl.edu/research/sparse/

下好UMFPACK本身及其依赖包（均属于所谓的 SparseSuite），平行放置于一个目录。理论上这些就足够：

AMD
CAMD
CCOLAMD
CHOLMOD
COLAMD
UFconfig
UMFPACK

从 http://glaros.dtc.umn.edu/gkhome/metis/metis/download

下载metis-4.0，解压后同样放入上述目录。

2. 此时如果在MATLAB中进入UMFPACK/MATLAB目录执行 umfpack_make，会发现不能编译Mathworks他丫的MEX。提示：

Warning: You are using gcc version "4.4.4-14ubuntu5)".  The version currently supported with MEX is "4.3.4".

看来Ububtu 10.10自带的gcc版本太高，我们按照

https://help.ubuntu.com/community/MATLAB

的MEX function一节的1 - 3步先安装一个gcc 4.3.4 。。。

3. root启动MATLAB，执行

getenv('PATH')
setenv('PATH',sprintf('/home/%s/.matlab/bin:%s',getenv('USER'),getenv('PATH')));

再次 getenv('PATH') 发现环境变量已经修改成功，进入UMFPACK/MATLAB目录，执行 umfpack_make 即可。

要确认是否已经编译成功，执行 umfpack_demo 即可运行一个求解demo，还有一些对比内建浮点性能之类的信息，比较无聊。

另外，直接法还有一个求解器PARDISO可以选择，但是好像授权很不友好，academical也只能试用30天，简直是让人发指 。。。没有做更多的尝试。