几种数学计算方法的比较
几种常用数值积分方法的比较
几种常用数值积分方法的比较数值积分是一种计算数学中定积分的方法。
常用的数值积分方法有梯形法、辛普森法和复合梯形法。
这些方法在实际计算中具有不同的优点和适用范围。
梯形法是最简单的数值积分方法之一、它基于求取定积分的梯形面积近似值。
梯形法将积分区间等分为若干个小区间，然后计算每个小区间的梯形面积，并将这些梯形面积相加得到最终的近似值。
梯形法的优点是简单易懂，计算速度较快。
然而，它的精度相对较低，特别是在非平滑函数的情况下。
辛普森法是一种更精确的数值积分方法，它基于使用二次多项式逼近函数曲线。
辛普森法将积分区间等分为若干个小区间，然后对每个小区间内的函数曲线进行三次插值，计算出每个小区间的积分值，并将这些积分值相加得到最终的近似值。
辛普森法的优点是比梯形法更精确，对于平滑函数的近似效果较好。
然而，在处理非平滑函数时，辛普森法的效果可能不如预期。
复合梯形法是对梯形法的改进和扩展。
它将积分区间分为若干个小区间，并在每个小区间内使用梯形法进行积分计算。
然后将这些小区间的积分值相加得到最终的近似值。
复合梯形法的优点是可以通过增加小区间的数量来提高精度。
它在实际计算中被广泛使用，特别是对于非平滑函数的积分计算。
在比较这些常用的数值积分方法时，有几个关键的因素需要考虑。
首先是计算精度，即方法的近似值与实际值的误差大小。
其次是计算复杂度，即使用方法计算积分所需的计算量和时间。
另外，还要考虑方法的适用范围，如对于平滑函数和非平滑函数的效果。
此外，与其他数值方法相比，这些方法的优点和局限性也需要考虑。
综合来看，梯形法是最简单且计算速度较快的数值积分方法，但精度相对较低。
辛普森法在平滑函数的近似计算中效果较好，但对非平滑函数的处理可能不理想。
复合梯形法是一种在实际计算中广泛使用的方法，可以通过增加小区间的数量来提高精度。
根据具体的计算要求和函数特性，可以选择适合的数值积分方法。
同时，还可以根据实际需要结合其他数值方法进行计算，以提高精度和效率。
高中数学浅谈空间距离的几种计算方法-北师大版选修2-1
浅谈空间距离的几种计算方法【摘要】空间的距离是从数量角度进一步刻划空间中点、线、面、体之间相对位置关系的重要的量，是平面几何与立体几何中研究的重要数量．空间距离的求解是高中数学的重要内容，也是历年高考考查的重点和热点，其中以点与点、点到线、点到面的距离为基础，一般是将问题最终转化为求线段的长度。
在解题过程中，要充分利用图形的特点和概念的内在联系，做好各种距离间的相互转化，从而使问题得到解决。
【关键词】空间距离点线距离点面距离异面直线距离公垂线段等体积法【正文】空间距离是衡量空间中点、线、面、体之间相对位置关系的重要的量。
空间距离的求解是高中数学的重要内容，也是历年高考考查的重点。
空间距离主要包括：（1）两点之间的距离；（2）点到直线的距离；（3）点到平面的距离；（4）两条异面直线的距离；（5）与平面平行的直线到平面的距离；（6）两平行平面间的距离。
这六种距离的计算一般常采用“一作、二证、三计算”的方法求解。
对学生来说是较难掌握的一种方法，难就难在“一作”上。
所谓的“一作”就是作出点线或点面距中的垂线段，异面直线的公垂线段。
除非有相当的基本功，否则这种方法很难运用自如，因此就需要进行转化来求解这些空间距离。
下面就介绍几种常见的空间距离的计算方法，使得有些距离的计算可以避开作(或找)公垂线段、垂线段的麻烦，使空间距离的计算变得比较简单。
一、两点之间的距离两点间的距离的计算通常有两种方法：1、可以计算线段的长度。
把要求的线段放入某个三角形中，用勾股定理或余弦定理求解。
2、可以用空间两点间距离公式。
如果图形比较特殊，便于建立空间直角坐标系，可写出两点的坐标，然后代入两点间距离公式计算即可。
二、点到直线的距离在求解点到直线的距离时，通常是寻找或构造一个三角形。
其中点是三角形的一个顶点，直线是此顶点所对的一条边，利用等面积法计算点线距离。
所寻找或构造的三角形有等腰三角形（或等边三角形）、直角三角形、一般三角形三类，最关键的步骤是算出三角形的面积，然后用等面积法计算即可。
列方程和算术方法解答对比
列方程和算术方法解答对比在解答数学问题时，我们通常会遇到需要列方程或使用算术方法的情况。
不同的问题可能需要不同的方法来解答，但列方程和算术方法都是常见的解题策略。
在本文中，我们将对两种方法进行了解和对比，以便更好地理解它们的优缺点和适用场景。
列方程列方程是一种通过将问题转化为数学方程的形式来解答的方法。
它适用于各种类型的问题，特别是那些涉及多个未知数或复杂关系的问题。
通过列方程，我们可以将问题的条件和要求转化为数学语言，从而更容易找到问题的解决办法。
列方程的一般步骤如下：1.阅读并理解问题：了解问题中给出的条件和要求，确保对问题有全面的理解。
2.定义未知数：将问题中涉及到的未知数进行定义和表示。
3.建立方程：根据问题中的条件和要求，将其转化为数学方程的形式。
4.解方程：使用代数运算的规则解方程，得出未知数的值。
5.检验解答：将求得的未知数带入原方程中，验证解答的准确性。
列方程的优点是可以将问题具体化，从而更好地理解和解决问题。
它可以将问题中的各个要素清晰地表达出来，并通过数学运算来求解未知数。
此外，列方程还具有灵活性，适用于各种类型和难度的数学问题。
然而，列方程也有一些限制和缺点。
首先，列方程需要一定的数学知识和技巧，对于一些初学者来说可能比较困难。
其次，对于涉及复杂关系的问题，列方程可能需要更多的变量和方程，导致解答复杂度增加。
算术方法与列方程相比，算术方法更加直观和简单。
它主要通过运用基本的算术运算来解答问题，而不需要转化为方程的形式。
算术方法适用于一些简单和直接的问题，特别是涉及基本运算的问题，如加减乘除等。
算术方法的一般步骤如下：1.阅读并理解问题：同样需要全面理解问题的条件和要求。
2.利用基本运算符号：根据问题中所给的条件和要求，运用加减乘除等基本运算符号进行计算。
3.求解未知数：通过运算得出未知数的值。
4.检验解答：将求得的未知数带入原问题中，验证解答的准确性。
算术方法的优点是简单易懂，适用于快速解答一些简单的问题。
几种简单的数学计算方法
几种简单的数学计算方法数学作为一门基础学科，在我们的日常生活中扮演着重要的角色。
无论是在学校还是在工作中，都需要进行各种各样的数学计算。
对于一些简单的数学计算，我们可以采用一些简便的方法来完成，提高计算效率。
本文将介绍几种简单的数学计算方法，帮助大家更好地掌握数学技巧。
一、竖式计算法竖式计算法是一种常见的数学计算方法，适用于两个数的加减乘除运算。
它的计算过程清晰明了，容易掌握和理解。
以加法为例，我们可以按照相应的位数对齐，从个位开始相加，进位后再相加上一位的数值，并重复这个过程直至最高位。
这种方法操作简单，适用于较小的数的计算。
例如，计算1234加5678的结果，可以按照下面的竖式计算法进行操作：```1 2 3 4+ 5 6 7 8---------6 8 9 2```这样，我们就得到了1234加5678的结果为6892。
二、近似计算法近似计算法是一种适用于快速计算或估算的方法。
通过对数值的简化和变换，可以大大减少计算的复杂度，提高计算速度。
在实际应用中，我们常常采取近似计算法来快速估算结果的大小。
例如，计算32.6乘以5.8的结果，我们可以将两个数都近似取整，即32.6近似为30，5.8近似为6。
然后，我们将两个近似数相乘，得到180，再根据近似数和实际数之间的误差进行修正。
在这个例子中，由于两个数的近似程度较高，误差较小，可以认为结果接近180。
三、倍数和因数计算法倍数和因数计算法是一种通过观察数的性质来进行计算的方法。
通过找到数的倍数和因数之间的关系，可以简化计算过程，提高计算的效率。
以乘法为例，当我们需要计算一个较大数乘以一个较小数时，可以通过观察较小数是否为较大数的倍数来计算。
如果较小数是较大数的倍数，那么乘积就是较大数的倍数。
如果较小数不是较大数的倍数，我们可以将较小数拆分成较大数的因数的和，计算每个因数与较大数的乘积，然后将这些乘积相加得到最终结果。
例如，计算36乘以8的结果，我们可以观察到8是36的倍数。
化二次型为标准形几种方法的比较及技巧
化二次型为标准形几种方法的比较及技巧二次型在数学中有着重要的地位，它在代数、几何、物理等领域都有广泛的应用。
对于一个二次型，我们希望能够将它化为标准形，简化计算和研究过程，因此研究如何将二次型化为标准形是很有必要的。
本文将介绍几种将二次型化为标准形的方法，并对它们进行比较和技巧的讲解。
一、矩阵的对角化方法矩阵的对角化方法是将二次型化为标准形的一种常见方法，其思路是通过矩阵的特征值和特征向量进行变换。
具体步骤如下：1. 将二次型的系数写成矩阵的形式，设为A。
2. 求出A的特征值λ1,λ2,…,λn以及对应的特征向量x1,x2,…,xn。
3. 构造线性变换T，T(x1)=e1,T(x2)=e2,…,T(xn)=en，其中e1,e2,…,en是标准基向量。
4. 令x'=Tx，将二次型转化为x'的形式，此时x'的系数矩阵为对角阵，即化为标准形。
这种方法的优点是直接使用了矩阵的特征值和特征向量进行变换，求解比较简单。
缺点是只有满秩矩阵才能进行对角化，如果矩阵不满秩，需要先进行配方法或者其他转化。
二、配方法2. 求出A的秩r，找到A的一个秩为r的子矩阵，对该子矩阵进行配方法，将二次型化为平方差的形式。
3. 利用正交变换将其余未配方法的部分归并。
4. 根据配方法的结论将二次型化为标准形。
这种方法的优点是适用范围广，只要矩阵是方阵即可。
缺点是存在配方法的不确定性，需要通过试错不断寻找适当的子矩阵进行配方法，求解过程比较繁琐。
三、同阶合同变换2. 利用初等行变换将矩阵A化为对称矩阵B。
这种方法的优点是变换只涉及初等变换，计算过程简单，求解相对容易。
缺点是初等变换时，需要注意保持同阶合同形式，变换的顺序也可能会影响结果。
综上所述，不同的二次型标准化方法各有优缺点，根据实际问题，选择相应的方法应考虑求解的复杂程度、计算的难易程度以及方法的理论基础等因素。
在计算过程中，需要遵循一些技巧，如合理运用矩阵等基本性质，避免计算错误等，以保证求解过程的正确性和高效性。
初中数学 多元一次方程的解如何计算
初中数学多元一次方程的解如何计算
多元一次方程是指方程中含有多个未知数的方程，每个未知数的次数都为1。
解多元一次方程的方法有很多种，下面将介绍几种常用的方法。
1. 消元法：
消元法是解多元一次方程的常用方法之一。
通过将方程组中的某些未知数相互消去，最终得到只含有一个未知数的方程，然后通过反复代入的方式求解未知数的值。
2. 代入法：
代入法是指将一个方程的解代入到其他方程中，从而得到新的方程，进而求解其他未知数的值。
这种方法适用于方程组中的某个方程比较简单，可以很方便地求解出其中一个未知数的情况。
3. 矩阵法：
矩阵法是一种利用矩阵运算求解多元一次方程组的方法。
将方程组的系数矩阵与常数矩阵合并成增广矩阵，然后通过一系列的行变换将其化为简化行阶梯形矩阵，最后通过回代的方式求解未知数的值。
4. 克莱姆法：
克莱姆法是一种利用行列式求解多元一次方程组的方法。
将方程组的系数矩阵表示成一个行列式，然后通过求解行列式的值来得到解。
这种方法在方程组的系数比较简单时比较适用，但需要注意方程个数与未知数个数相等，且行列式的值不为0。
以上是解多元一次方程的几种常用方法，每种方法都有其适用的场景和特点。
在实际运用中，可以根据具体的方程组特点选择合适的方法来求解。
同时，通过多做练习题和实际问题的应用，可以提高对多元一次方程解法的理解和运用能力。
植物生态学中的多样性指数计算方法比较
植物生态学中的多样性指数计算方法比较在植物生态学中，多样性被视为评价生态系统健康状况和功能稳定性的核心指标。
多样性指数旨在衡量群落中物种的物种丰富度和组合多样性。
本文将探讨植物生态学中常用的多样性指数以及它们的计算方法和优劣比较。
1. Shannon-Wiener指数Shannon-Wiener指数是植物生态学中最常用的多样性指数之一。
该指数同时考虑了物种的丰富度和均匀度。
数学公式为：H' = -∑(p_i × ln p_i)其中，p_i为物种i的相对丰度。
Shannon-Wiener指数越高，表示群落中物种丰富度和均匀度越高。
2. Simpson指数Simpson指数也是常用的多样性指数，它重点关注优势种对群落多样性的影响。
数学公式为：D = 1/∑(p_i)^2其中，p_i为物种i的相对丰度。
Simpson指数越接近0，表示群落中分布均匀，物种的相对丰富度差别不大；越接近1，表示群落中有1-2种优势种，相对丰富度非常高。
3. Margalef指数Margalef指数旨在衡量群落中的物种数目与相应的群落大小之间的关系。
数学公式为：DM = (S - 1) / log N其中，S为群落中的物种数目，N为样本容量。
Margalef指数越高，表示群落中物种数目与样本大小关系越密切。
4. Pielou指数Pielou指数是用来衡量群落中物种分布的均匀程度，也称为均匀度指数。
数学公式为：J = H' / ln S其中，H'为Shannon-Wiener指数，S为群落中的物种数目。
Pielou指数越接近1，表示群落中物种分布越均匀。
5. Berger-Parker指数Berger-Parker指数是另一种重点关注优势种的多样性指数。
它计算群落中相对丰度最高的物种在总丰度中所占的比例。
数学公式为：d = N_max / N其中，N_max为相对丰度最高的物种的丰度，N为总丰度。
多种方法计算Pi并且精确度比较
多种⽅法计算Pi并且精确度⽐较多种⽅法计算圆周率并⽐较精确度【摘要】本⽂介绍了多种⽅法求圆周率的近似值并对各种⽅法进⾏精确度的⽐较得出具体情况选择的⽅法，且通过mathematica 编程模拟实验过程，得出各种⽅法的特点。
【关键字】圆周率数值积分法泰勒级数法蒙特卡罗法拉马努⾦公式法0.引⾔平⾯上圆的周长与直径之⽐是⼀个常数，称为圆周率，记作π。
在很长的⼀段时期，计算π的值是数学上的⼀件重要的事情。
有数学家甚⾄说：“历史上⼀个国家所得的圆周率的准确程度，可以作为衡量⼀个国家当时数学发展的⼀⾯旗帜。
”⾜以见圆周率扮演的是⾓⾊是如此举⾜轻重。
π作为经常使⽤的数学常数，它的计算已经持续了2500多年了，到今天都依然在进⾏着，中间涌现出许多的计算⽅法，它们都各有千秋，在此，我们选择⼏种较典型的⽅法，包括数值积分法，泰勒级数法，蒙特卡罗法，韦达公式法，拉马努⾦公式法以及迭代法来和⼤家⼀起体验π的计算历程，同时利⽤mathematica 通过对各种⽅法作精确度的⽐较得出选择的优先顺序，为相关的理论研究提供⼀定的参考价值。
1.数值积分法以单位圆的圆⼼为原点建⽴直⾓坐标系，则单位圆在第⼀象限内的部分G 是⼀个扇形，由曲线y=211x+(x ∈[0,1])及两条坐标轴围成，它的⾯积S=4π。
算出了S 的近似值，它的4倍就是π的近似值。
（41112π=+?dx x ）⽤⼀组平⾏于y 轴的直线x=i x (1≤i ≤n-1，a=0x <1x <2x <...地看作抛物线，就得到⾟普森公式。
梯形公式：S ≈]2...[10121y y y y y n ab n +++++-- ⾟普森公式：S ≈)]...(4)...(2)[(62123211210--+++++++++-n n n y y y y y y y y n abMathematica 程序如下：n=1000;y[x_]:=4/(1+x^2);s1=(Sum[y[k/n],{k,1,n-1}]+(y[0]+y[1])/2)/n;s2=(y[0]+y[1]+2*Sum[y[k/n],{k,1,n-1}]+4*Sum[y[(k-1/2)/n],{k,1,n}])/(6*n); Print[{N[s1,20],N[s2,20],N[Pi,30]}]注：以上s1,s2分别是⽤梯形共识和⾟普森公式计算出的π。
小学数学简便计算的几种方法
请归纳小学数学简便计算得几种方法1、利用运算定律、性质、法则。
①加法加法交换律:a＋b＝b＋a,加法结合律:(a＋b)＋c＝a＋(b＋c),②减法性质a－(b＋c)＝a－b－c,a－(b－c)＝a－b＋c,a－b－c＝a－c－b,(a＋b)－c＝a－c＋b＝b－c＋a。
③乘法乘法交换律:a×b＝b×a,乘法结合律:(a×b)×c＝a×(b×c),乘法分配律:(a＋b)×c＝a×c＋b×c,(a－b)×c＝a×c－b×c,④除法性质a÷(b×c)＝a÷b÷c,a÷(b÷c)＝a÷b×c,a÷b÷c＝a÷c÷b,(a＋b)÷c＝a÷c＋b÷c,(a－b)÷c＝a÷c－b÷c、⑤与、差、积、商不变得规律与不变:如果a＋b＝c,那么(a＋d)＋(b－d)＝c,差不变:如果a－b＝c,那么(a＋d)－(b＋d)＝c,积不变:如果a×b＝c,那么(a×d)×(b÷d)＝c,商不变:如果a÷b＝c,那么(a×d)÷(b×d)＝c,(a÷d)÷(b÷d)＝c、2、拆数法、凑整法。
3、利用基准数法。
4、等差数列求与。
例1:87＋44＋56＝？分析:运用加法结合律,先将44与56凑整,再计算。
解:87＋44＋56＝87＋(44＋56)＝87＋100＝187例2:63＋18＋19＝？分析:将63拆分为60＋1＋2,然后再用结合律将18与2,19与1凑整。
解:63＋18＋19＝60＋2＋1＋18＋19＝60＋(2＋18)＋(1＋19)＝60＋20＋20＝100例3:45－18＋19＝？分析:在只有加减法得同级运算中,运算顺序可改动,先＋19,再－18,也可以理解为“带符号搬家”。
小学数学简便计算的几种方法
小学数学简便计算的几种方法
一、分组湊整法:
直接根据运算定律和性质，把算式中能奏成整十、整百、整千-的数先计算,使计算筒便。
例如: (1) 218+17+82=(218+82)+ 17=300+ 17=317
二、补数计算法:
対接近整百、整千的数，可以补上一个数，使它成内整百、整千的数，使计算筒便
例如: 4616-998=4616- (1000-2) =4616-1000+2=3616+2=3618
三、转化计算法:
一个数乘(或除以5，25,125, 可以装化内乘(或除以)
10· 2,100+4, 1000， 8来代替,从而使计算筒便。
例如: 968X 125=968X (1000-8)=968- 8X 1000= 121 X 1000= 121000
四、分解计算法:
把已知数适当分解，然后，应用运算性质,使计算简便
例如: (1) 192+16=192- (4x4) =192+4+4=48+4=12
(2) 1836+18=1836+ (2x9) =1836+2+9=918+9=102
五、基准数计算法:
求一些大小不等而又比较接近的几个数之和，可以从中选定一个数作为基准数，然后把各个数与基准数的差，累计起来，再加上基准数与项数之积。
例如: 38+41+37+43+45+39+44+42= (40-2) + (40+1) + (40-
3) + (40+3) + (40+5) + (40-1) + (40+4) + (40+2) =40X8+(1+3+5+4+2-2-3-
1 =320+9=329。
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有限元法，有限差分法和有限体积法的区别
有限差分方法(FDM)是计算机数值模拟最早采用的方法，至今仍被广泛运用。
该方法将求解域划分为差分网格，用有限个网格节点代替连续的求解域。
有限差分法以Taylor级数展开等方法，把控制方程中的导数用网格节点上的函数值的差商代替进行离散，从而建立以网格节点上的值为未知数的代数方程组。
该方法是一种直接将微分问题变为代数问题的近似数值解法，数学概念直观，表达简单，是发展较早且比较成熟的数值方法。
对于有限差分格式，从格式的精度来划分，有一阶格式、二阶格式和高阶格式。
从差分的空间形式来考虑，可分为中心格式和逆风格式。
考虑时间因子的影响，差分格式还可以分为显格式、隐格式、显隐交替格式等。
目前常见的差分格式，主要是上述几种形式的组合，不同的组合构成不同的差分格式。
差分方法主要适用于有结构网格，网格的步长一般根据实际地形的情况和柯朗稳定条件来决定。
构造差分的方法有多种形式，目前主要采用的是泰勒级数展开方法。
其基本的差分表达式主要有三种形式：一阶向前差分、一阶向后差分、一阶中心差分和二阶中心差分等，其中前两种格式为一阶计算精度，后两种格式为二阶计算精度。
通过对时间和空间这几种不同差分格式的组合，可以组合成不同的差分计算格式。
有限元方法的基础是变分原理和加权余量法，其基本求解思想是把计算域划分为有限个互不重叠的单元，在每个单元内，选择一些合适的节点作为求解函数的插值点，将微分方程中的变量改写成由各变量或其导数的节点值与所选用的插值函数组成的线性表达式，借助于变分原理或加权余量法，将微分方程离散求解。
采用不同的权函数和插值函数形式，便构成不同的有限元方法。
有限元方法最早应用于结构力学，后来随着计算机的发展慢慢用于流体力学的数值模拟。
在有限元方法中，把计算域离散剖分为有限个互不重叠且相互连接的单元，在每个单元内选择基函数，用单元基函数的线形组合来逼近单元中的真解，整个计算域上总体的基函数可以看为由每个单元基函数组成的，则整个计算域内的解可以看作是由所有单元上的近似解构成。
在河道数值模拟中，常见的有限元计算方法是由变分法和加权余量法发展而来的里兹法和伽辽金法、最小二乘法等。
根据所采用的权函数和插值函数的不同，有限元方法也分为多种计算格式。
从权函数的选择来说，有配置法、矩量法、最小二乘法和伽辽金法，从计算单元网格的形状来划分，有三角形网格、四边形网格和多边形网格，从插值函数的精度来划分，又分为线性插值函数和高次插值函数等。
不同的组合同样构成不同的有限元计算格式。
对于权函数，伽辽金(Galerkin)法是将权函数取为逼近函数中的基函数；最小二乘法是令权函数等于余量本身，而内积的极小值则为对代求系数的平方误差最小；在配置法中，先在计算域内选取N个配置点。
令近似解在选定的N个配置点上严格满足微分方程，即在配置点上令方程余量为0。
插值函数一般由不同次幂的多项式组成，但也有采用三角函数或指数函数组成的乘积表示，但最常用的多项式插值函数。
有限元插值函数分为两大类，一类只要求插值多项式本身在插值点取已知值，称为拉格朗日(Lagrange)多项式插值；另一种不仅要求插值多项式本身，还要求它的导数值在插值点取已知值，称为哈密特(Hermite)多项式插值。
单元坐标有笛卡尔直角坐标系和无因次自然坐标，有对称和不对称等。
常采用的无因次坐标是一种局部坐标系，它的定义取决于单元的几何形状，一维看作长度比，二维看作面积比，三维看作体积比。
在二维有限元中，三角形单元应用的最早，近来四边形等参元的应用也越来越广。
对于二维三角形和四边形电源单元，常采用的插值函数为有Lagrange插值直角坐标系中的线性插值函数及二阶或更高阶插值函数、面积坐标系中的线性插值函数、二阶或更高阶插值函数等。
对于有限元方法，其基本思路和解题步骤可归纳为
(1)建立积分方程，根据变分原理或方程余量与权函数正交化原理，建立与微分方程初边值
问题等价的积分表达式，这是有限元法的出发点。
(2)区域单元剖分，根据求解区域的形状及实际问题的物理特点，将区域剖分为若干相互连接、不重叠的单元。
区域单元划分是采用有限元方法的前期准备工作，这部分工作量比较大，除了给计算单元和节点进行编号和确定相互之间的关系之外，还要表示节点的位置坐标，同时还需要列出自然边界和本质边界的节点序号和相应的边界值。
(3)确定单元基函数，根据单元中节点数目及对近似解精度的要求，选择满足一定插值条件的插值函数作为单元基函数。
有限元方法中的基函数是在单元中选取的，由于各单元具有规则的几何形状，在选取基函数时可遵循一定的法则。
(4)单元分析：将各个单元中的求解函数用单元基函数的线性组合表达式进行逼近；再将近似函数代入积分方程，并对单元区域进行积分，可获得含有待定系数(即单元中各节点的参数值)的代数方程组，称为单元有限元方程。
(5)总体合成：在得出单元有限元方程之后，将区域中所有单元有限元方程按一定法则进行累加，形成总体有限元方程。
(6)边界条件的处理：一般边界条件有三种形式，分为本质边界条件(狄里克雷边界条件)、自然边界条件(黎曼边界条件)、混合边界条件(柯西边界条件)。
对于自然边界条件，一般在积分表达式中可自动得到满足。
对于本质边界条件和混合边界条件，需按一定法则对总体有限元方程进行修正满足。
(7)解有限元方程：根据边界条件修正的总体有限元方程组，是含所有待定未知量的封闭方程组，采用适当的数值计算方法求解，可求得各节点的函数值。
有限体积法（Finite Volume Method）又称为控制体积法。
其基本思路是：将计算区域划分为一系列不重复的控制体积，并使每个网格点周围有一个控制体积；将待解的微分方程对每一个控制体积积分，便得出一组离散方程。
其中的未知数是网格点上的因变量的数值。
为了求出控制体积的积分，必须假定值在网格点之间的变化规律，即假设值的分段的分布的分布剖面。
从积分区域的选取方法看来，有限体积法属于加权剩余法中的子区域法；从未知解的近似方法看来，有限体积法属于采用局部近似的离散方法。
简言之，子区域法属于有限体积发的基本方法。
有限体积法的基本思路易于理解，并能得出直接的物理解释。
离散方程的物理意义，就是因变量在有限大小的控制体积中的守恒原理，如同微分方程表示因变量在无限小的控制体积中的守恒原理一样。
限体积法得出的离散方程，要求因变量的积分守恒对任意一组控制体积都得到满足，对整个计算区域，自然也得到满足。
这是有限体积法吸引人的优点。
有一些离散方法，例如有限差分法，仅当网格极其细密时，离散方程才满足积分守恒；而有限体积法即使在粗网格情况下，也显示出准确的积分守恒。
就离散方法而言，有限体积法可视作有限单元法和有限差分法的中间物。
有限单元法必须假定值在网格点之间的变化规律（既插值函数），并将其作为近似解。
有限差分法只考虑网格点上的数值而不考虑值在网格点之间如何变化。
有限体积法只寻求的结点值，这与有限差分法相类似；但有限体积法在寻求控制体积的积分时，必须假定值在网格点之间的分布，这又与有限单元法相类似。
在有限体积法中，插值函数只用于计算控制体积的积分，得出离散方程之后，便可忘掉插值函数；如果需要的话，可以对微分方程中不同的项采取不同的插值函数。