有限差分法和近似

有限差分法和近似之间的区别

有限差分法 vs. 近似

在数学中，有限差分法（finite-difference methods，簡稱FDM），是一种微分方程数值方法，是通过有限差分來近似导數，从而寻求微分方程的近似解。. 近似或是逼近是指一個事物和另一事物類似，但不是完全相同。近似可以用在許多性質上，是指幾乎一様，但沒有完全一様的情形。近似最常用在數字上，也常用在數學函數、形狀及物理定律中。在科學上，會將一物理現象轉換為一個有相似結構的模型，當準確的模型難以應用時，會用一個較簡單的模型來近似，簡化中間的計算，例如用球棒模型來近似實際化學分子中原子的分佈。當由於資訊不完整，無法確切陳述特定事物時，也可以用近似的方式處理。近似的種類會依照可以取得的資訊、需要的準確程度及使用近似可以節省的時間及精力而定。.

之间有限差分法和近似相似

有限差分法和近似有1共同点（的联盟百科）: 捨入誤差。

捨入誤差

舍入误差（round-off error)，是指运算得到的近似值和精确值之间的差异。比如当用有限位数的浮点数来表示实数的时候(理论上存在无限位数的浮点数)就会产生舍入误差。舍入误差是量化误差的一种形式。如果在一系列运算中的一步或者几步产生了舍入误差，在某些情况下，误差会随着运算次数增加而积累得很大，最终得出没有意义的运算结果。.

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什么有限差分法和近似的共同点。
什么是有限差分法和近似之间的相似性