linux下安装epel源

方法一:命令安装

[root@localhost ~]# yum -y install epel-release

方法二:源码包安装

EPEL源网址
http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/7/x86_64/Packages/e/epel-release-7-14.noarch.rpm

[root@localhost ~]# wget http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/7/x86_64/Packages/e/epel-release-7-14.noarch.rpm
[root@localhost ~]# rpm -ivh epel-release-7-14.noarch.rpm 
warning: epel-release-7-14.noarch.rpm: Header V4 RSA/SHA256 Signature, key ID 352c64e5: NOKEY
Preparing...                                                   
################################# [100%]
Updating / installing...
1:epel-release-7-14       
################################# [100%]
#更新元数据缓存
[root@localhost ~]# yum clean all && yum makecache 
#去仓库查看
[root@localhost ~]# cd /etc/yum.repos.d/
[root@localhost yum.repos.d]# ls
CentOS-Base.repo       CentOS-Sources.repo
CentOS-CR.repo         CentOS-Vault.repo
CentOS-Debuginfo.repo  epel.repo
CentOS-fasttrack.repo  epel-testing.repo
CentOS-Media.repo
在解决线性方程组的问题上,Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法都提供了迭代的解决方案。为了深入理解这两种方法及其性能差异,这里将提供一个编程实践的示例。 参考资链接:[数值分析:Jacobi与Gauss-Seidel迭代法解线性方程详解](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/7pjq855duw?spm=1055.2569.3001.10343) 首先,我们定义一个线性方程组的系数矩阵A和常数向量b。然后,我们可以编写两个函数,分别对应Jacobi和Gauss-Seidel迭代法。在Jacobi迭代法中,我们首先将矩阵A分解为对角矩阵D、上三角矩阵U和下三角矩阵L,然后使用如下公式进行迭代: \[ \mathbf{x}^{(k+1)} = D^{-1}(b - (L+U)\mathbf{x}^{(k)}) \] 对于Gauss-Seidel迭代法,我们可以利用已经更新过的值来计算下一个值,迭代公式为: \[ \mathbf{x}^{(k+1)} = (D + L)^{-1}(b - U\mathbf{x}^{(k)}) \] 以下是使用Python实现这两种方法的代码片段(代码略)。在实现过程中,需要注意迭代的收敛条件,如最大迭代次数和容差。 在性能比较方面,我们可以记录迭代次数和运行时间来评估两种方法的效率。一般情况下,Gauss-Seidel迭代法由于可以更快地利用新计算出的近似值,因此在许多情况下会有更快的收敛速度。 需要注意的是,收敛性不仅取决于算法本身,还受到系数矩阵性质的影响。例如,对于具有严格对角占优的矩阵,Jacobi方法更有可能收敛。而Gauss-Seidel方法通常对更广泛的矩阵类型具有收敛性。 在编程实践中,我们还可以考虑算法的优化,例如利用稀疏矩阵存储结构来提高计算效率,或使用预处理技术来加速迭代过程。 最后,为了更全面地掌握数值分析和编程实践技能,建议查看《数值分析:Jacobi与Gauss-Seidel迭代法解线性方程详解》资,它不仅提供了上述两种算法的理论基础,还包含了实际编程的案例和数学建模的实际应用,可以帮助你深入理解并解决工程技术和科学计算中的实际问题。 参考资链接:[数值分析:Jacobi与Gauss-Seidel迭代法解线性方程详解](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/7pjq855duw?spm=1055.2569.3001.10343)
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