数值计算方法的主要研究对象有哪些?其常用基本算法主要包括哪三个方面
数值计算方法的主要研究对象:研究各种数学问题的数值方法设计、分析、有关的数学理论和具体实现。其常用基本算法在数值分析中用到迭代法的情形会比直接法要多。例如像牛顿法、二分法、雅可比法、广义最小残量方法及共轭梯度法等等。在计算矩阵代数中,大型的问题一般会需要用迭代法来求解。
许多时候需要将连续模型的问题转换为一个离散形式的问题,而离散形式的解可以近似原来的连续模型的解,此转换过程称为离散化。
例如求一个函数的积分是一个连续模型的问题,也就是求一曲线以下的面积若将其离散化变成数值积分,就变成将上述面积用许多较简单的形状(如长方形、梯形)近似,因此只要求出这些形状的面积再相加即可。
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数值分析也会用近似的方式计算微分方程的解,包括常微分方程及偏微分方程。
常微分方程往往会使用迭代法,已知曲线的一点,设法算出其斜率,找到下一点,再推出下一点的资料。欧拉方法是其中最简单的方式,较常使用的是龙格-库塔法。
偏微分方程的数值分析解法一般都会先将问题离散化,转换成有限元素的次空间。可以透过有限元素法、有限差分法及有限体积法,这些方法可将偏微分方程转换为代数方程,但其理论论证往往和泛函分析的定理有关。另一种偏微分方程的数值分析解法则是利用离散傅立叶变换或快速傅立叶变换。