浅谈数值分析在数学建模中的应用韩玉桃1 白洋2 田露2 刘徳铮2(1天津商业大学理学院，天津 300134 2天津商业大学理学院，天津，300134) 摘要 为了满足科技发展对科学研究和工程技术人员用数学理论解决实际的能力的要求，讨论了数值分析在数学建模中的应用。
数值分析不仅应用模型求解的过程中，它对模型的建立也具有较强的指导性。
研究数值分析中插值拟合，解线性方程组，数值积分等方法在模型建立、求解以及误差分析中的应用，使数值分析作为一种工具更好的解决实际问题。
关键词 数值分析；数学建模；线性方程组；微分方程1. 引言数值分析主要介绍现代科学计算中常用的数值计算方法及其基本原理，研究并解决数值问题的近似解，是数学理论与计算机和实际问题的有机结合[1]。
随着科学技术的迅速发展，运用数学方法解决科学研究和工程技术领域中的实际问题，已经得到普遍重视。
数学建模是数值分析联系实际的桥梁。
在数学建模过程中，无论是模型的建立还是模型的求解都要用到数值分析课程中所涉及的算法,如插值方法、最小二乘法、拟合法等，那么如何在数学建模中正确的应用数值分析内容，就成了解决实际问题的关键。
2. 数值分析在模型建立中的应用在实际中，许多问题所研究的变量都是离散的形式，所建立的模型也是离散的。
例如，对经济进行动态的分析时，一般总是根据一些计划的周期期末的指标值判断某经济计划执行的如何。
有些实际问题即可建立连续模型，也可建立离散模型，但在研究中，并不能时时刻刻统计它，而是在某些特定时刻获得统计数据。
例如，人口普查统计是一个时段的人口增长量，通过这个时段人口数量变化规律建立离散模型来预测未来人口。
另一方面，对常见的微分方程、积分方程为了求解，往往需要将连续模型转化成离散模型。
将连续模型转化成离散模型，最常用的方法就是建立差分方程。
以非负整数k 表示时间，记k x 为变量x 在时刻k 的取值，则称k k k x x x -=∆+1为k x 的一阶差分，称k k k k k x x x x x +-=∆∆=∆++1222)(为k x 的二阶差分。
