

Como matrizes esparsas se prestam a cálculos mais eficientes do que matrizes densas, bem como na utilização mais eficiente de armazenamento de computador, tem havido muitas pesquisas focadas em encontrar maneiras de minimizar a largura de banda (ou minimizar diretamente o preenchimento) aplicando permutações para a matriz, ou outras transformações de equivalência ou similaridade.