现代微处理器提供了丰富的内存层次结构,包括各种级别的缓存和寄存器。其中一些内存(如主存、L3高速缓存)比较大,但速度很慢,并且在所有核心之间共享,其它的(寄存器、L1高速缓存)速度快,容量小并且只分配给一个小的内核。缓存大小一定程度上限制了高性能计算的性能。此外,由于层次存储结构各层结构之间的读写速度差异,导致高速缓存未命中次数成为影响高性能计算性能的另一因素。在本文中,我们考虑基本的线性变换算法,提出了一种具有缓存无关性质的原地线性变换算法。该原地线性变换算法允许计算得到的输出覆盖到输入上,在整个计算过程中只使用了O(1)大小的额外存储空间。本文首先介绍一个基于分块lower upper(LU)分解的原地线性变换算法,并表明所提出的算法具有高速缓存无关的属性。随后本文通过结合空间填充曲线对变换矩阵进行映射,给出了所提算法的循环版本。我们分析了该算法渐进意义下的高速缓存未命中次数,并给出了有关证明。变换矩阵为非方阵情况下的扩展算法在本文中也进行了讨论,并且分析了基于分块lower diagonal upper(LDU)分解的实现方式。本文同时给出了适合任意矩阵的基于permutation lower upper(PLU)分解的原地线性变换算法,通过使用空间填充曲线,使得该算法同样具有高速缓存无关的性质。最后,我们通过模拟实验对上述算法进行了性能测试并和已有算法进行了比较。仿真结果表明,本文所提出的原地线性变换算法相比现有原地线性变换算法有着更好的缓存利用率,平均性能提升达到30%以上,同时相比非原地算法,运行时内存消耗减小为50%。