数值分析是研究使用数值近似(而不是符号操作)来解决数学分析问题的算法(有别于离散数学)。数值分析自然应用于工程和物理科学的所有领域，但在21世纪，生命科学、社会科学、医学、商业甚至艺术都采用了科学计算的元素。计算能力的增长已经彻底改变了科学和工程中现实数学模型的使用，而精细的数值分析需要实现这些世界的详细模型。数值方法的问题集往往出现在数值计算的基本问题解释过程中，包括线性代数，数值积分，统计和微分方程等。数值方法的问题集还可以用于其他特殊领域：数据集（data set），数据分析（data processing），科学计算（scientific computation）等都需要这部分的专业知识。如有代写需求，欢迎同学们联系，我们期待为你服务！
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数值方法的问题集Problem Set for Numerical Methods代写
数值分析领域的总体目标是设计和分析一些技术，以便对困难的问题给出近似而准确的解决方案，这些技术的种类如下所示：高级数值方法在数值天气预报方面是必不可少的。计算航天器的轨道需要一个常微分方程组的精确数值解。汽车公司可以通过使用计算机模拟汽车碰撞来提高汽车的碰撞安全性。这种模拟基本上是由数值解偏微分方程组成的。对冲基金(私人投资基金)利用各种数值分析领域的工具，试图比其他市场参与者更精确地计算股票和衍生品的价值。航空公司使用复杂的优化算法来决定机票价格、飞机和机组人员分配以及燃料需求。在历史上这些算法是在运筹学的重叠领域中发展起来的。
数值分析是数学和计算机科学的一个领域，创建、分析和实现算法，以获得涉及连续变量的问题的数值解。往往数值方法出现的问题会在自然科学、社会科学、工程、医学和商业中都有出现。自20世纪中期以来，数字计算机的能力和可用性的增长导致在科学和工程中越来越多地使用现实的数学模型，因此解决数值分析出现的问题集也就更有必要。
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