自然現象や工学現象の解明では数値シミュレーションによる解析が盛んであり，
多くの場合，大規模な線形方程式を解くことに帰着される．
ところが，線形方程式の求解アルゴリズムには様々なものが存在し，
対象とする問題の性質によっては，
その性能が十分に発揮されない場合や数値解が得られない場合もある．
従って，実際の求解問題に対し，
どの求解アルゴリズムを適用したら良いか指針が欲しい．
このような観点から有用な情報を得るために，
本研究では求解アルゴリズムの体系的な性能評価や特性分析を実施し，
新たな情報や問題点などの発見を試みている．
特に，クリロフ部分空間法による求解性能の情報は，
線形方程式の特性を示す多変量データと見なし得る．
そのとき，線形方程式や求解アルゴリズムを分析対象とした
データ分析のテーマへと発展する．
本講演では，このようなアプローチによる新しい研究について述べる．