計算方法是資訊與計算科學、數學與應用數學本科專業必修的一門專業基礎課．我們需在掌握數學分析、高等代數和常微分方程的基礎知識之上，學習本課程．在實際中，數學與科學技術一向有著密切關係並相互影響，科學技術各領域的問題通過建立數學模型與數學產生密切的聯絡，並以各種形式應用於科學和工程領域．而所建立的這些數學模型，在許多情況下，要獲得精確解是十分困難的，甚至是不可能的，這就使得研究各種數學問題的近似解變得非常重要了，「數值計算方法」就是專門研究各種數學問題的近似解的一門課程．通過這門課程的教學，使我們掌握用數值分析方法解決實際問題的演算法原理及理論分析，提高我們應用數學知識解決實際問題的能力．
在這個課程中，我們學習了誤差分析，插值法與擬合，數值積分，數值微分，線性方程組的直接解法和迭代解法，非線性方程求根，矩陣特徵值問題計算、常微分方程初值問題數值解法．其中最令我感興趣的是誤差分析。在誤差分析中我們首先接觸到的是誤差的**，誤差的分類，以及誤差限等等的概念。通過學習誤差讓我了解到每一步細微的誤差累計將會造成巨大的偏差。
乙個物理量的真實值和我們計算出的值往往不相等，其差異稱為誤差。
誤差分為：
模型誤差
數學模型和實際問題之間的誤差。建立數學模型時，對被描述的實際問題進行了抽象和簡化，忽略了一些次要因素。
觀測誤差
對數學模型中的物理量進行觀測，不可避免會帶來的誤差。
截斷誤差
數值計算中有限過程代替無限過程，從而產生的誤差。也稱為方法誤差。如無窮級數求和，只能取前面有限項求和來近似代替，就產生了誤差。
捨入誤差
通過四捨五入，用有限位數進行數值計算，從而產生的計算誤差。如1/3、 等，保留有限位數就會產生誤差。少量捨入誤差是微不足道的，但計算機上完成了千百萬次運算後，捨入誤差的積累可能是十分驚人的。
四種誤差中，前兩種（模型誤差，觀測誤差）是客觀存在的，後兩種（截斷誤差，捨入誤差）是計算方法和計算過程引起的。誤差是不可避免的，要求絕對準確、絕對嚴格是辦不到的，也是不必要的。在計算方法中討論的都是近似解，但應該儘量減少誤差，提高精度。
談到誤差就會涉及到絕對誤差限、相對誤差限、有效數字，這些也就是誤差分析的基本依據，通過這些資料我們就可以準確的分析誤差以及在計算過程中減小誤差。
誤差與我們的生活聯絡的十分緊密，比如我們在加工一些零件的時候，如果誤差過大就會影響到零件使用的安全性和有效性。簡單的螺母與螺釘的配合，如果我們加工過程中出現了較大的誤差，那麼這對配合就是不成功的，導致零件失效。由此可見誤差在我們的生活中是至關重要的。
學習了這門課，感覺實用性比較大。像拉格朗日和牛頓插值法，最小二乘擬合法等等演算法。因為在我們現實生活中我們需要通過已有的資料來發掘事物本身的內在規律，或者模擬出相應的數學模型來解決。
所以這就需要我們用到這學期學習的相關知識來完成。這門課程也是連線數學與計算機之間的橋梁，之前學習的數學積分的知識現在也知道怎麼用程式來實現了。
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