高性能计算在科学研究和工程应用中扮演着日益重要的角色,其面临的基本问题之一是超大规模非线性方程组的数值求解。非线性系统维数的巨大，常常导致算法不仅对内存有巨大的需求,而且收敛速度往往很慢，可靠性差。这些因素常使算法无法真正应用到工程实际中，因此必须寻求高效的能够实际应用的数值方法。目前，人们通常采用并行计算技术，以提高求解问题的规模，加快求解问题的速度。本文的目标就是基于块Broyden 方法，建立并行求解非线性方程组迭代算法的预处理方法，从而达到提高算法收敛性的目的，并为今后的并行化、整体化的预处理方法的研究奠定理论基础。　　 本文首先描述了求解非线性方程组的几种经典迭代算法（包括牛顿法、拟牛顿法等）,显示了块Broyden 方法的优势。回顾了预处理技术的发展历史，分析了预处理矩阵的基本构造要求，讨论了六种不同的预处理技术。然后，将块Broyden 方法与各种预处理技术相结合形成不同的BBp算法，并从理论上分析了各种算法在串行和并行下求解大规模非线性系统方面的时间复杂度和存储需求，进而推导出性能比较的定量公式。最后，将BBp算法运用到计算物理经典的Bratu 问题的数值求解中，得到了详尽的实验数据，并依据理论分析中给出的公式，对各种求解方法的性能进行了分析比较。试验数据表明，结合了预处理技术的块Broyden 算法具有更好的求解性能，可适用于大规模科学与工程的高性能计算。