gauss if else

根据提供的引用内容，可以看出这里涉及到两个不同的概念，一个是高斯列主元消去法，另一个是SQL中的ifnull()函数。这两个概念之间并没有直接的联系，因此我将分别为您介绍。

高斯列主元消去法，也称为高斯消元法，是一种求解线性方程组的方法。它的基本思想是通过一系列的行变换，将线性方程组化为一个上三角矩阵，然后通过回代求解出未知数的值。高斯列主元消去法的优点是计算简单，精度高，但是当系数矩阵的某些元素为零或者非常接近零时，会导致计算结果不稳定。

if else是编程语言中的条件语句，用于根据某个条件的真假来执行不同的代码块。在SQL中，ifnull()函数用于判断一个值是否为null，如果为null则返回另一个指定的值，否则返回原值。而nvl()函数则是Oracle数据库中的函数，与ifnull()函数类似，用于判断一个值是否为null，如果为null则返回另一个指定的值，否则返回原值。

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[root@openEuler ~]# vi /etc/profile HISTSIZE=1000 if [ "$HISTCONTROL" = "ignorespace" ] ; then export HISTCONTROL=ignoreboth else export HISTCONTROL=ignoredups fi export PATH USER LOGNAME MAIL HOSTNAME HISTSIZE HISTCONTROL for i in /etc/profile.d/*.sh /etc/profile.d/sh.local ; do if [ -r "$i" ]; then if [ "${-#*i}" != "$-" ]; then . "$i" else . "$i" >/dev/null fi fi done unset i unset -f pathmunge if [ -n "${BASH_VERSION-}" ] ; then if [ -f /etc/bashrc ] ; then # Bash login shells run only /etc/profile # Bash non-login shells run only /etc/bashrc # Check for double sourcing is done in /etc/bashrc. . /etc/bashrc fi fi export LANG=en_US.UTF-8 export GPHOME=/opt/opengauss3.0/install/om export PATH=$GPHOME/script/gspylib/pssh/bin:$GPHOME/script:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=$GPHOME/script/gspylib/clib:$LD_LIBRARY_PATH export LD_LIBRARY_PATH=$GPHOME/lib:$LD_LIBRARY_PATH export PYTHONPATH=$GPHOME/lib export PATH=/root/gauss_om/omm/script:$PATH 如何操作能够把把最后两个LD_LIBRARY_PATH参数注释掉重启

你可以通过编辑文件`/etc/profile`来注释掉最后两个`LD_LIBRARY_PATH`参数并重启系统。请按照以下步骤进行操作：

1. 使用命令行编辑器（如vi、nano等）打开文件`/etc/profile`。

vi /etc/profile

2. 在文件中找到以下两行：

export LD_LIBRARY_PATH=$GPHOME/script/gspylib/clib:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$GPHOME/lib:$LD_LIBRARY_PATH

3. 将这两行前面添加注释符号`#`，即注释掉这两行：

# export LD_LIBRARY_PATH=$GPHOME/script/gspylib/clib:$LD_LIBRARY_PATH
# export LD_LIBRARY_PATH=$GPHOME/lib:$LD_LIBRARY_PATH

4. 保存文件并退出编辑器。

5. 重启系统，以使更改生效。你可以使用以下命令重启：

sudo reboot

这样，最后两个`LD_LIBRARY_PATH`参数将被注释掉，并在系统重启后生效。

function [x,n] = guaseidel(A,b,eps,it_max) % 求线性方程组的Gauss-Seidel迭代法，调用格式为 % [x, k] = guaseidel(A,b,x0,eps,it_max) % 其中, A 为线性方程组的系数矩阵，b 为常数项，eps 为精度要求，默认为1e-5, % it_max 为最大迭代次数，默认为100 % x 为线性方程组的解，k迭代次数 if nargin == 3 eps = 1.0e-6 it_max= 200 elseif nargin == 4 it_amx = 200 elseif nargin <3 disp('输入参数个数不足3个'); return; end D = diag(diag(A));%求A的对角矩阵 L = -tril(A,-1);%求A的下三角矩阵,不带对角线 U = -triu(A,1);%求A的上三角矩阵 G = (D-L)\U; f = (D-L)\b; x = G*x0+f; n=1; %迭代次数 while norm(x-x0)>=eps x0 = x; x = G*x0+f; n = n+1; if(n>=it_max) disp('Warning:迭代次数太多,可能不收敛'); return; end end

这是一个求解线性方程组的Gauss-Seidel迭代法的MATLAB函数。函数名为guaseidel，输入参数为系数矩阵A，常数项b，精度要求eps和最大迭代次数it_max。输出参数为线性方程组的解x和迭代次数n。

在函数中，我们首先判断输入参数的个数，如果输入参数个数为3，则默认eps为1e-6，it_max为200；如果输入参数个数为4，则默认it_max为200。如果输入参数个数不足3个，则输出提示信息并返回。

接下来，我们定义了对角矩阵D、下三角矩阵L和上三角矩阵U，并计算了矩阵G和向量f。初始迭代向量x0为输入参数x0，如果没有输入x0，则默认为0向量。然后，我们开始迭代，计算新的迭代向量x，直到满足精度要求或者达到最大迭代次数为止。最后，我们输出迭代次数n和解x。

需要注意的是，Gauss-Seidel迭代法只适用于系数矩阵为对称正定矩阵的线性方程组。如果系数矩阵不满足这个条件，则可能会出现不收敛的情况。此外，Gauss-Seidel迭代法的收敛速度比较慢，需要进行适当的加速才能提高求解效率。