在Lisp中为复杂的科学计算任务进行高性能计算优化，可以采取以下几种方法：
使用并行计算：Lisp提供了多线程和并行计算的支持，可以将任务分解成多个子任务，并发地执行，以提高计算性能。
使用高性能计算库：Lisp有一些高性能计算库，如cl-math-functions、cl-pcg、bordeaux-mpi等，可以通过这些库来优化科学计算任务的性能。
使用GPU加速：Lisp也支持通过GPU来加速计算任务，可以使用像cl-cuda这样的库来利用GPU进行计算加速。
优化算法：在编写科学计算任务的代码时，要注意选择合适的算法和数据结构，以减少计算复杂度和提高计算效率。
考虑使用外部优化工具：有些复杂的科学计算任务可能需要使用外部优化工具来进行性能优化，比如使用C语言编写性能更高的函数，并通过Lisp与这些函数进行交互。
总的来说，要为复杂的科学计算任务进行高性能计算优化，需要综合考虑算法、并行计算、GPU加速等多种因素，并根据具体情况选择合适的优化方法。
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