這篇論文是有關於如何在一SIMD CREWPRAM 的平行計算模組上，用有限的處理器，解
一疏散三角線性方程組，並且使得所需的時間（以總乘法及總加法運算次數做計時單
位）心可能短。
高斯消去法是被廣泛地使用在解線性方程組，在以往的研究中曾將高斯消去法解一線
性方程組的過程以一task graph來描述。由於在此盡考慮解疏散三角線性方程組，因
此對於解疏散三角線性方程組的過程我們將另以associated directed graph 來描述
，並在這個圖形上設計排程演算法。相對於在task graph對頂點做排程在associated
directed graph將對邊做排程，在排程過程中後者比前者有較大的選擇彈性，也就是
會得到較好的排程結果。
在此我們提出兩個排程演算法，皆能突破Wing與Huang 在task graph做排程的瓶頸。
第一個排程演算法是將一些在task graph上不能同時執行的運算，結合成一大運算並
用足夠的處理器執行，以降低執行乘法運算的時間（也就是對於m 個獨立乘法運算，
若以循序執行，則需m 次乘法運算的執行時間，若有足夠的處理器並且能以平行方式
執行則僅需要１次乘法運算的時間）。第二個排程演算法則結合了第一個排程演算法
的方法及有限制的使用前置換法，也就是允許適當的fill-in 產生，在處理器較多時
可得到比第一個排程演算法更好的結果。