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在Ubuntu上进行科学计算时，选择合适的版本主要取决于以下几个因素：稳定性、软件支持周期（LTS）、兼容性以及个人或团队的需求。以下是推荐和常见选择：
✅ 推荐使用：Ubuntu LTS 版本
对于科学计算，强烈推荐使用 Ubuntu 的长期支持（LTS, Long-Term Support）版本，因为它们：
- 提供 5 年的安全和维护更新
- 更稳定，适合科研和生产环境
- 被大多数科学计算工具（如 Anaconda、Jupyter、TensorFlow、PyTorch 等）广泛支持
📌 当前推荐的 LTS 版本（截至 2024 年）
| 版本 | 发布时间 | 支持截止 |
|---|---|---|
| Ubuntu 22.04 LTS (Jammy Jellyfish) | 2022年4月 | 2027年4月 ✅ 当前主流推荐 |
| Ubuntu 20.04 LTS (Focal Fossa) | 2020年4月 | 2025年4月 ⚠️ 仍可用，但建议升级 |
🔔 首选：Ubuntu 22.04 LTS
它对新硬件支持更好，内核更现代，Python、GCC、CUDA 等开发工具链更新，非常适合深度学习、数值模拟等高性能计算任务。
❌ 不推荐用于科学计算的版本
- 非 LTS 版本（如 23.10、24.04 非LTS）：虽然功能新，但只支持9个月，不适合长期项目。
- 过旧的 LTS（如 18.04）：已接近或超出支持期，缺乏对新 GPU/CUDA/Python 版本的良好支持。
科学计算常用工具在 Ubuntu 上的兼容性
Ubuntu LTS 对以下工具支持良好：
- Python 科学栈：NumPy, SciPy, pandas, matplotlib
- Jupyter Notebook / Lab
- Anaconda / Miniconda
- 深度学习框架：PyTorch、TensorFlow（包括 GPU 支持）
- 编译器与语言：GCC, gfortran, OpenMP, MPI（用于并行计算）
- CUDA / cuDNN：NVIDIA 显卡驱动和深度学习提速支持（Ubuntu 22.04 支持 CUDA 12.x）
建议安装配置
- 安装 Ubuntu 22.04 LTS
- 更新系统：
sudo apt update && sudo apt upgrade -y - 安装科学计算基础包：
sudo apt install python3-pip python3-dev build-essential git pip3 install numpy scipy pandas matplotlib jupyter jupyterlab - 使用 Miniforge 或 Miniconda 管理 Python 环境（推荐）：
wget https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-Linux-x86_64.sh bash Miniforge3-Linux-x86_64.sh
总结
✅ 最佳选择：Ubuntu 22.04 LTS
👉 稳定、安全、支持周期长、生态完善，是目前科学计算、机器学习、数据科学项目的理想平台。
如果你刚开始搭建环境，直接选择 Ubuntu 22.04 LTS 准没错！
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