【声学Burton-Miller方程】是解决声学外问题的一种有效方法，特别是在处理Helmholtz方程在某些特征频率下解的非唯一性时。它是由Helmholtz方程及其法向导数方程的线性组合构成，能够在外问题的全频率范围内提供唯一解。相比于CHIEF方法，Burton-Miller方程具有更好的通用性，但计算量较大。
【边界元法（BEM）】是计算声学中的关键数值技术，但通常需要处理稠密的系数矩阵，导致计算和存储需求高，限制了其在大规模复杂问题的应用。为了应对这一挑战，研究者们发展了各种快速BEM算法，如快速多极方法、一矩阵方法和小波压缩方法，将计算复杂度从O(N)降低到O(NlogN)，使得BEM可以解决百万级自由度的问题。
【GPU并行计算】在解决计算量大、存储需求高的问题上扮演了重要角色。GPU（图形处理器）因其强大的并行计算能力，尤其是现代GPU如NVIDIA的Fermi架构，拥有大量的流多处理器和计算单元，使得浮点运算性能远超CPU。GPU的使用降低了硬件成本，并通过CUDA等编程框架简化了并行程序设计，使得科学计算的效率大幅提升。
【CUDA】是NVIDIA推出的一种统一计算设备架构，允许程序员使用C语言进行GPU并行程序设计，极大地推动了GPU在通用计算领域的应用。在声学问题的求解中，利用CUDA进行GPU并行计算，可以在普通个人计算机上快速完成高精度的声学边界元分析，解决了传统方法在处理大规模声场分析时的效率问题。
黄铄等人在2011年的研究中，提出了声学Burton-Miller方程边界元法的GPU并行计算策略，包括并行计算格式、程序实现方法，以及处理奇异性积分的GPU计算和局部修正方法。通过典型算例，证明了该方法在特征频率处能获得准确解，具有较高精度，为计算声学及相关工程领域的中、大规模问题提供了快速、高效的数值计算工具。这种方法在降低计算成本的同时，提升了计算速度，为实际工程问题的求解开辟了新的途径。
