GMRES(m)加速算法是一种用于求解大型稀疏线性系统的迭代方法，属于Krylov子空间算法的一种。该算法通过重启策略（restarting）来控制内存使用，适用于大规模问题。标准GMRES在迭代过程中需要存储所有基向量，内存消耗随迭代次数线性增长。GMRES(m)通过每进行m次迭代后强制重启（即重新从当前近似解开始新的Krylov子空间构建），有效限制了内存需求。虽然重启可能影响收敛速度，但通过合理选择m值，可以在内存效率和收敛性之间取得平衡。该算法特别适合处理非对称不定矩阵问题，广泛应用于计算流体力学、结构分析等领域。实际应用中常结合预处理技术以进一步加速收敛。