数值分析对学计算机有什么用途？

数值分析里，有很多关于迭代的介绍，而计算机编程，对于迭代运用有着一定的要求，所以，数值分析学好以后，更方便学习计算机编程。

数值分析是是研究分析用计算机求解数学计算问题的数值计算方法及其理论的学科。以数字计算机求解数学问题的理论和方法为研究对象，为计算数学的主体部分。

扩展资料：

数值分析的研究领域：

函数求值

数值分析中最简单的问题就是求出函数在某一特定数值下的值。最直觉的方法是将数值代入函数中计算，不过有时此方式的效率不佳。像针对多项式函数的求值，较有效率的方式是秦九韶算法，可以减少乘法及加法的次数。若是使用浮点数，很重要的是是估计及控制舍入误差。

求解方程

求根算法是要解一非线性方程，其名称是因为函数的根就是使其值为零的点。若函数本身可微且其导数是已知的，可以用牛顿法求解，其他的方法包括二分法、割线法等。线性化则是另一种求解非线性方程的方法。

求解特征值

许多重要的问题可以用奇异值分解或特征分解来表示。例如有些图像压缩算法就是以奇异值分解为基础。统计学中对应的工具称为主成分分析。

最优化

最优化问题的目的是要找到使特定目标函数有最大值（或最小值）的点，一般而言这个点需符合一些约束。

依目标函数及约束条件的不同，最佳化又可以再细分：例如线性规划处理目标函数及约束条件均为线性的情形，常用单纯形法来求解。若目标函数及约束条件其中有一项为非线性，就是非线性规划的范围。

有约束条件的问题可以利用拉格朗日乘数转换为没有约束条件的问题。

积分计算

数值积分的目的是在求一定积分的值。一般常用牛顿－寇次公式，包括辛普森积分法、高斯求积等。上述方式是利用分治法来处理积分问题，也就是将大范围的积分切割成许多小范围的积分，再进行计算。