在C语言中处理大规模方程组，可以采用以下几种方法：
- 高斯消元法：这是一种常用的求解线性方程组的方法，通过行变换将系数矩阵化为上三角矩阵，然后进行回代求解。对于大规模方程组，高斯消元法需要进行分块处理，以减少计算量。
- LU分解法：将系数矩阵分解为下三角矩阵L和上三角矩阵U的乘积，然后分别求解两个三角方程组。这种方法可以大大减少计算量，并且可以用于求解非齐次线性方程组。
- 迭代法：对于一些难以直接求解的方程组，可以采用迭代法进行求解。迭代法通过不断迭代逼近真实解，需要设定一个合适的迭代初始值和一个合适的停止准则。
- 使用数学库函数：一些数学库函数如LAPACK（线性代数包）和ScaLAPACK（并行线性代数包）提供了求解线性方程组的函数，可以直接调用这些函数进行求解。这些函数通常已经进行了优化，可以高效地处理大规模方程组。
在处理大规模方程组时，还需要注意以下几点：
- 数据类型选择：根据方程组的规模和精度要求，选择合适的数据类型。例如，对于大规模的浮点数方程组，可以选择双精度浮点数类型以保证计算精度。
- 矩阵存储方式：对于大规模的矩阵，需要选择合适的存储方式。可以使用稀疏矩阵存储方式以节省存储空间，或者使用分块矩阵存储方式以便于进行行变换和分解。
- 并行计算：利用多核处理器或分布式计算资源进行并行计算，可以显著提高计算效率。一些数学库函数也提供了并行计算的支持。
- 误差控制：在求解过程中需要注意误差控制，避免因为舍入误差等原因导致解的不稳定性或误差过大。可以通过设置合适的舍入误差、增加迭代次数等方式来控制误差。