加速多电极阵列模拟的稀疏与低秩矩阵技术 学术背景 多电极阵列（multi-electrode arrays, MEAs）在神经刺激领域具有重要应用，尤其是在视网膜假体（retinal prostheses）等神经假体中。这些设备通过电刺激神经元来恢复视力或治疗神经退行性疾病。然而，模拟这些设备的电场分布和电流动态行为具有极高的计算复杂性。传统的模拟方法需要处理数百万个相互连接的电阻（resistor mesh），导致计算时间和内存需求急剧增加，尤其是当电极数量增多、像素尺寸减小时，模拟变得几乎不可行。 为了解决这一问题，本文提出了一种基于稀疏矩阵（sparse matrix）和低秩补偿（low-rank compensation）的加速模拟方法，旨在显著减少计算复杂度，同时保持高精度。该研究...