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(完整版)关于数值计算过程说明本文档旨在提供数值计算过程的详细说明，以帮助读者更好地理解和应用数值计算方法。
1. 引言数值计算是一种通过使用数字近似值来解决数学问题的方法。
它在科学和工程领域中得到广泛应用，并且在很多情况下，数值计算是解决问题的唯一可行方法。
2. 数值计算过程概述数值计算过程通常可分为以下几个步骤：1. 问题建模：首先，将实际问题转化为可计算的数学模型。
这包括确定需要计算的量，规定适用的数学公式和方程。
问题建模：首先，将实际问题转化为可计算的数学模型。
这包括确定需要计算的量，规定适用的数学公式和方程。
2. 数值方法选择：选择适当的数值方法来解决问题。
不同的问题可能需要使用不同的数值方法，如迭代法、插值法、数值积分等。
数值方法选择：选择适当的数值方法来解决问题。
不同的问题可能需要使用不同的数值方法，如迭代法、插值法、数值积分等。
3. 数值算法实现：根据选定的数值方法，编写计算机程序来实现算法。
这包括编写数值计算代码和处理可能出现的误差或异常情况的代码。
数值算法实现：根据选定的数值方法，编写计算机程序来实现算法。
这包括编写数值计算代码和处理可能出现的误差或异常情况的代码。
4. 输入数据准备：为计算过程提供所需的输入数据。
这可以是初始条件、样本数据或用户输入的参数。
输入数据准备：为计算过程提供所需的输入数据。
这可以是初始条件、样本数据或用户输入的参数。
5. 计算过程运行：运行数值计算程序来执行所选的数值方法。
这将使用输入数据作为计算的基础，并生成相应的计算结果。
计算过程运行：运行数值计算程序来执行所选的数值方法。
这将使用输入数据作为计算的基础，并生成相应的计算结果。
6. 结果评估：评估计算结果的准确性和可靠性。
这可能包括与已知解析解或实验数据的比较，或者通过使用数值稳定性和误差分析方法进行评估。
结果评估：评估计算结果的准确性和可靠性。
这可能包括与已知解析解或实验数据的比较，或者通过使用数值稳定性和误差分析方法进行评估。
数学中的数值计算数值计算是数学中一个重要的分支，它是利用计算机和数值方法来进行数学问题的近似求解。
数值计算广泛应用于不同领域，包括工程、科学、金融等。
本文将介绍数值计算的基本原理、方法以及在实际应用中的意义。
一、数值计算的基本原理数值计算的基本原理是将数学问题转化为计算机能够处理的形式，通过数值方法来近似求解。
数值计算的核心是利用数值计算方法对问题进行离散化，将连续的问题转化为离散的数值计算模型，然后通过数值计算方法对模型进行求解。
数值计算方法包括插值与逼近、数值积分、常微分方程数值解等。
二、数值计算方法1. 插值与逼近插值与逼近是数值计算中常用的方法，它通过已知数据点的函数值，构造一个具有特定性质的函数来逼近原函数。
最常用的插值方法是拉格朗日插值和牛顿插值。
插值与逼近方法能够通过少量的离散数据点近似计算出连续函数的值，具有广泛的应用价值。
2. 数值积分数值积分是数值计算中的重要方法，用于计算函数的定积分。
数值积分方法包括梯形法则、辛普森法则等。
数值积分方法能够通过将函数分割成若干小块，并对每个小块进行近似求解，从而得到较为准确的积分结果。
3. 常微分方程数值解常微分方程数值解是数学中一个重要的研究领域，用于求解常微分方程的数值近似解。
常微分方程数值解方法包括欧拉法、龙格-库塔法等。
常微分方程数值解方法能够通过将微分方程转化为差分方程，从而近似求解微分方程的解。
三、数值计算的应用意义数值计算在实际应用中具有重要的意义。
首先，数值计算能够帮助人们解决复杂的数学问题，提高计算效率。
其次，数值计算在科学、工程等领域中广泛应用，能够帮助人们进行模拟实验，设计优化方案，推动科学技术的发展。
此外，在金融领域，数值计算能够对复杂的金融模型进行求解，帮助人们做出合理的金融决策。
总结：数值计算是数学中一个重要的分支，通过利用计算机和数值方法来进行数学问题的近似求解。
数值计算包括插值与逼近、数值积分、常微分方程数值解等方法，广泛应用于不同领域。
数值计算流程与概况1.卷首语•数值计算简述以天堂为例的韩国的网游的入侵，把网游界的画面要求提高到一个境界，画面表现慢慢变得不再是好网游的门槛；以魔兽为例的欧美大作的进军，把网游界的系统和内在要求提高到另一个境界，系统和玩点也变得不再是好网游的门槛。
国内网游目前最大的门槛在于数值计算——一块在解决美术与系统门槛之前被搁浅着的核心部分。
数值计算可以说是游戏内部数据组织的最重要的一个环节。
数值计算的输出数据是为游戏的数据库而服务的。
当然，数值计算的结果并不是一步到位的，这些数据无法保证不用作丝毫调整即可在游戏中不出一点差错的达到完美平衡。
通过复杂的数值计算得到的数据，首先会填写到游戏的数据库中，而后通过封测、内测、公测的多次验证和缺陷暴露，由数值计算人员和公式总设计师共同校正游戏的公式或者修改调整部分的数据，这样不断地重复校验和修改的过程，游戏的数值才会慢慢趋于完美的平衡。
2. 数值计算在项目制作中所处的环节如下图所示：正如上图所示，数值计算处于系统案细化阶段与数据库填表阶段之间，而后者跟客户端整合阶段并行，客户端整合以后则交由QA进行测试。
从系统案细化完成到客户端整合这两个阶段间经历的时间比较漫长，包括系统细化案的程序执行、操作与交互界面的设计和美术资源的制作与执行三大块。
因此，可以这么说，数值计算阶段可以说是一个相对比较独立而又历时比较长的制作阶段。
3. 数值计算人员的要求数值计算可以说是技术含量相当高的一个制作流程，由于其要求之高，该制作环节对其人员的素质具有一定的要求：数学基础。
数值计算需要经常和数字、公式打交道，数学的基础是从事数值计算的人员一项不可或缺的能力。
高中的数学，各种函数的定义与特征、等差等比数列及其求和等自然丝毫不能忘却，而高等数学也需要经常用到，包括正态分布、概率统计、离散数学等诸多相关的技术。
一定程度上可以说，数值计算要求的是数学专业的人员，至少是理科出身。
λ紧密的思维。
数值计算需要制作人员具有紧密的思维，公式设计者自然需要如此，每一条公式不仅仅针对一个数值而已，数值计算过程中的所有数据就好像一个紧密而复杂的网状结构，环环相连，牵一发动全身，稍有不慎即会影响到整个战斗系统、或升级系统、或职业系统、或经济系统……填表的人也丝毫不能错乱思维，一来公式是死的，数据需要适应游戏而微调，对微调的数据和公式产生的数据，填表人员需要有敏锐的触觉；二来，填表人员也需要时刻清楚并警惕数据间的全局联系。
数值计算方法与算法综述数值计算方法和算法是计算机科学和应用数学领域中的重要内容，广泛应用于科学计算、数据分析、工程仿真等领域。
本文将对数值计算方法和算法进行综述，介绍其基本概念、常用方法及其应用。
一、概述数值计算方法是通过数学模型和数学算法来计算数值结果的一种方法。
其基本目标是利用数值方法解决现实生活中无法用解析方法求解的数学问题。
数值计算方法与传统的解析方法相比，具有计算精度高、适用范围广、结果可靠等优点，因此在科学计算和工程应用中得到广泛应用。
二、数值计算方法的分类根据解决问题的性质和算法的特点，数值计算方法可以分为以下几类：1. 插值和拟合方法：通过已知数据点之间的插值或拟合关系来估计中间位置的数值。
常用的插值方法有拉格朗日插值法和牛顿插值法，拟合方法有最小二乘法等。
2. 方程求解方法：通过数值迭代的方式求解方程的数值解，主要包括二分法、牛顿迭代法、割线法等。
3. 数值积分方法：通过数值逼近来计算定积分的数值结果，常见的方法有梯形法、辛普森法、龙贝格法等。
4. 常微分方程数值求解方法：用数值方法求解常微分方程的初值问题，常用的方法有欧拉法、龙格-库塔法、改进欧拉法等。
5. 偏微分方程数值求解方法：用数值方法求解偏微分方程的边值问题，常见的方法有有限差分法、有限元法等。
三、常用数值计算算法除了数值计算方法的分类，还有一些常用的数值计算算法，包括以下几个方面：1. 线性方程组求解算法：常用的算法有高斯消元法、LU分解法、雅可比迭代法、高斯-赛德尔迭代法等。
2. 矩阵特征值和特征向量求解算法：常用的算法有幂法、反幂法、QR算法等。
3. 最优化算法：用于求解函数的最优值，常见的算法有梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等。
4. 最小二乘问题算法：用于求解超定方程组的最小二乘解，常用的算法有QR分解法、SVD分解法等。
5. 数值优化算法：用于求解非线性优化问题，常见的算法有遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。
数值计算方法数值计算方法是一种通过使用数字和计算机来解决数学问题的方法。
它使用数值近似和算法来处理复杂的数学运算，从而帮助人们在实际应用中获得准确和可靠的结果。
在本文中，我将介绍数值计算方法的基本原理、常见的数值计算方法以及其在不同领域的应用。
一、基本原理数值计算方法的基本原理是将复杂的数学问题转化为简单的数值近似。
当我们遇到无法直接求解的数学问题时，我们可以通过逼近、插值、数值积分等方法来找到问题的近似解。
这些方法依赖于数值计算的基本运算，如加法、减法、乘法和除法，以及根据需要进行的其他运算，如开方、求幂、对数等。
二、常见的数值计算方法1. 逼近法：逼近法是一种通过构造一系列逼近值来找到待求解问题的近似解的方法。
常见的逼近法包括线性逼近、多项式逼近和三角函数逼近等。
2. 插值法：插值法是通过已知数据点来推断未知数据点的数值的方法。
最常见的插值法是拉格朗日插值和牛顿插值。
3. 数值积分：数值积分是通过将定积分转化为求和的形式来计算复杂的积分问题的方法。
常见的数值积分方法包括矩形法、梯形法和辛普森法等。
4. 方程求解：方程求解是通过数值计算方法来找到方程的根的方法。
常见的方程求解方法包括二分法、牛顿迭代法和割线法等。
5. 数值微分：数值微分是通过数值计算方法来近似计算函数的导数的方法。
最常见的数值微分方法是中心差分法和前向差分法。
三、数值计算方法的应用数值计算方法在多个领域都有广泛的应用。
以下是数值计算方法在一些领域的应用示例：1. 物理学：数值计算方法在物理学中常用于解决运动、电磁场、量子力学等问题。
通过数值模拟和计算，可以得到粒子的轨迹、电场分布和能级结构等重要信息。
2. 工程学：数值计算方法在工程学中广泛应用于结构分析、流体力学、电路设计等领域。
通过数值模拟和计算，可以预测材料的强度、流体的流动特性和电路的性能等。
3. 经济学：数值计算方法在经济学中用于解决成本、收益、市场供需等问题。
通过数值模拟和计算，可以预测经济指标的变化趋势和决策的效果。
(完整版)关于数值求解过程说明关于数值求解过程说明概述本文档旨在说明数值求解过程的基本步骤和注意事项。
数值求解是一种基于计算机算法的方法，用于求解数学模型中的数值解。
通过对模型进行离散化，并应用数值方法来近似求解，可以得到数值解。
以下是数值求解过程的详细说明。
步骤一：问题定义首先，明确要求求解的问题，包括问题的数学模型、求解的数值解的有关要求等。
清晰的问题定义对于后续的数值求解过程非常关键。
步骤二：离散化将问题模型离散化，将连续的问题转化为离散的问题。
这可以通过将求解域划分为有限个小区域来实现。
离散化可以基于一定的规则，如网格划分或采样点选取。
步骤三：数值方法选取根据离散化后的问题模型的特点和求解目标的要求，选择适当的数值方法。
常见的数值方法包括有限差分法、有限元法、拉格朗日插值法等。
根据具体情况，也可以结合多种数值方法进行求解。
步骤四：数值求解根据选取的数值方法，利用计算机算法对离散化后的数学模型进行求解。
这一步骤需要根据具体问题和数值方法，编写相应的数值求解程序，进行计算。
步骤五：收敛性检验在数值求解过程中，需要对求解结果进行收敛性检验。
收敛性检验是判断数值解是否趋近于真实解的重要手段。
常见的收敛性检验方法包括比较不同网格精度的数值解之间的差异、控制求解过程的迭代次数等。
步骤六：结果分析和后处理得到数值解后，需要对结果进行分析和后处理。
分析结果的准确性和可行性，并进行必要的结果验证。
后处理可以包括结果可视化、错误估计、灵敏度分析等。
注意事项：- 确保问题定义准确清晰，包括模型的假设、参数的设定等。
- 在选择数值方法时，考虑方法的适用性和求解效率。
- 编写代码时，确保代码正确性和鲁棒性。
- 在结果分析和后处理过程中，谨慎判断结果的可靠性。
总结数值求解过程是一种基于计算机算法的方法，用于求解数学模型的数值解。
通过问题定义、离散化、数值方法选取、数值求解、收敛性检验和结果分析后处理等步骤，可以得到准确可靠的数值解。
数值计算方法数值计算方法是一种通过使用数学算法和计算机技术，对数值问题进行近似求解的方法。
它广泛应用于科学、工程和金融等领域，是现代科学研究和工程设计中不可或缺的工具。
本文将介绍数值计算方法的基本概念和原理，以及一些常用的数值计算方法和其在实际问题中的应用。
一、基本概念和原理1.1 数值计算方法的定义数值计算方法是一种使用数学模型和计算机算法来求解数值问题的方法。
它的基本思想是将实际问题转化为数学模型，并通过数学算法进行近似求解。
数值计算方法包括数值逼近、数值微积分、数值代数、数值方程求解等多个方面。
1.2 数值计算方法的原理数值计算方法的原理是通过将连续的实际问题转化为离散的数学问题，然后利用数值算法对离散问题进行求解。
它的基本步骤包括问题建模、离散化、数值计算和求解结果的评估。
数值计算方法的关键在于选择合适的离散方法和数值算法，并进行适当的误差分析。
二、常用的2.1 数值逼近方法数值逼近方法是一种通过使用逼近函数来近似求解函数值的方法。
常用的数值逼近方法包括插值法、拟合法和最小二乘法等。
插值法通过已知函数值来估计其他点上的函数值，拟合法通过拟合函数来逼近实际数据，最小二乘法通过最小化误差平方和来确定拟合函数的系数。
2.2 数值微积分方法数值微积分方法是一种通过数值近似计算函数的导数和积分的方法。
常用的数值微积分方法包括数值微分和数值积分。
数值微分通过差分近似计算函数的导数，数值积分通过数值近似计算函数的定积分。
数值微积分方法在科学计算和工程设计中广泛应用，如求解微分方程、优化问题等。
2.3 数值代数方法数值代数方法是一种通过数值计算近似解线性代数方程组的方法。
常用的数值代数方法包括直接方法和迭代法。
直接方法通过高斯消元法等精确求解线性方程组，迭代法通过迭代逼近的方式求解线性方程组。
数值代数方法广泛应用于科学计算和工程设计中的矩阵计算和线性方程组求解等问题。
2.4 数值方程求解方法数值方程求解方法是一种通过数值计算近似求解非线性方程的方法。
数值计算实例教程数值计算是计算机中的一个重要领域，涉及到数值计算方法、数值分析、数值计算软件和数值计算应用等方面的知识。
在实际应用中，数值计算经常被用于求解数学模型、优化问题、信号处理、图像处理、仿真与建模等方面。
本文将以几个数值计算实例为例，介绍数值计算的基本原理和应用。
为了更好地理解，我们将以上述几个领域为切入点，对数值计算的方法和工具进行讲解。
首先，我们将介绍数值计算方法的基本概念和原理。
数值计算方法是利用数值分析的方法和技巧，通过计算机对数学模型进行求解的过程。
常见的数值计算方法包括数值逼近、插值与外推、数值微积分、常微分方程的初值问题和边值问题的数值求解等。
接下来，我们将以优化问题为例，介绍数值计算的应用方法和工具。
优化问题是在给定约束条件下，寻找使得目标函数达到最大或最小值的问题。
数值优化方法主要包括无约束优化和有约束优化两类。
无约束优化方法常用的有梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等。
有约束优化方法常用的有拉格朗日乘子法、内点法等。
然后，我们将以信号处理和图像处理为例，介绍数值计算在这两个领域的应用方法和工具。
信号处理是对信号进行数字化处理的过程，常见的任务包括信号降噪、滤波、频谱分析等。
图像处理是对图像进行数字化处理的过程，常见的任务包括图像增强、去噪、边缘检测等。
在信号处理和图像处理中，数值计算的方法和工具被广泛应用，如快速傅里叶变换、小波变换、卷积运算等。
最后，我们将介绍数值计算软件和数值计算应用。
数值计算软件是用于实现数值计算方法和进行数值计算的工具。
常见的数值计算软件包括MATLAB、Octave、Mathematica等。
数值计算应用广泛，如科学计算、工程计算、金融计算、物理模拟、计算机图形学等。
综上所述，数值计算是计算机中的一个重要领域，涉及到数值计算方法、数值分析、数值计算软件和数值计算应用等方面的知识。
通过数值计算的方法和工具，我们可以解决数学模型求解、优化问题、信号处理、图像处理等实际问题。
数值计算流程与概况1.卷首语•数值计算简述以天堂为例的韩国的网游的入侵，把网游界的画面要求提高到一个境界，画面表现慢慢变得不再是好网游的门槛；以魔兽为例的欧美大作的进军，把网游界的系统和内在要求提高到另一个境界，系统和玩点也变得不再是好网游的门槛。
国内网游目前最大的门槛在于数值计算——一块在解决美术与系统门槛之前被搁浅着的核心部分。
数值计算可以说是游戏内部数据组织的最重要的一个环节。
数值计算的输出数据是为游戏的数据库而服务的。
当然，数值计算的结果并不是一步到位的，这些数据无法保证不用作丝毫调整即可在游戏中不出一点差错的达到完美平衡。
通过复杂的数值计算得到的数据，首先会填写到游戏的数据库中，而后通过封测、内测、公测的多次验证和缺陷暴露，由数值计算人员和公式总设计师共同校正游戏的公式或者修改调整部分的数据，这样不断地重复校验和修改的过程，游戏的数值才会慢慢趋于完美的平衡。
2. 数值计算在项目制作中所处的环节如下图所示：正如上图所示，数值计算处于系统案细化阶段与数据库填表阶段之间，而后者跟客户端整合阶段并行，客户端整合以后则交由QA进行测试。
从系统案细化完成到客户端整合这两个阶段间经历的时间比较漫长，包括系统细化案的程序执行、操作与交互界面的设计和美术资源的制作与执行三大块。
因此，可以这么说，数值计算阶段可以说是一个相对比较独立而又历时比较长的制作阶段。
3. 数值计算人员的要求数值计算可以说是技术含量相当高的一个制作流程，由于其要求之高，该制作环节对其人员的素质具有一定的要求：数学基础。
数值计算需要经常和数字、公式打交道，数学的基础是从事数值计算的人员一项不可或缺的能力。
高中的数学，各种函数的定义与特征、等差等比数列及其求和等自然丝毫不能忘却，而高等数学也需要经常用到，包括正态分布、概率统计、离散数学等诸多相关的技术。
一定程度上可以说，数值计算要求的是数学专业的人员，至少是理科出身。
λ紧密的思维。
数值计算需要制作人员具有紧密的思维，公式设计者自然需要如此，每一条公式不仅仅针对一个数值而已，数值计算过程中的所有数据就好像一个紧密而复杂的网状结构，环环相连，牵一发动全身，稍有不慎即会影响到整个战斗系统、或升级系统、或职业系统、或经济系统……填表的人也丝毫不能错乱思维，一来公式是死的，数据需要适应游戏而微调，对微调的数据和公式产生的数据，填表人员需要有敏锐的触觉；二来，填表人员也需要时刻清楚并警惕数据间的全局联系。
λ对数字敏锐，乃至敏感。
对数字的大与小的概念一定要很灵活而又很敏感。
对数字敏感，不单要对单个的数字的差异有所敏感，还需对整个数值段都具有敏感的触觉。
例如一列不同等级的攻击力数据，需要从中迅速观察并在脑海里构造出其数值曲线。
λ耐苦、负责并能承受压力。
正如前文所说，一个游戏的数值计算过程并不是几天或一周的事情，而是一个至少历时两三月才初步完成的过程，计算完毕以后还要不断的修正甚至重设计公式。
数值人员需要每天对着多张填满密密麻麻的数值的表格，并且经常需要心算和笔算，如果没有耐苦、负责和能承受压力，或者喜欢这份工作的人员，势必很快感到枯燥繁琐，而更严重的是导致数值计算上的出错，这是比工作效率下降要严重百倍的后果。
λ经验。
理所当然，经验是数值计算的宝贵资源。
经验分为两种，游戏的经验和数值计算的经验。
前者指从大量的游戏过程中获得的感觉积累和公式积累，这并不单单能靠几款网游的浸淫就能造就的，无论单机还是网游，需要涉猎的面很广，观今天很多经典的数值模型，大多来自单机的；后者指从事数值计算工作的经验，同样是A的x次方，A的2次方的曲线和A的3次方的曲线可能不少人还能轻易感觉出来，A5和A2（A3＋3A），其中的微妙差别就要靠经验才能洞察出来了，对于很多蹩脚的公式或者不合理的数值设定，很多时候对公式调整一两个参数即可修正到很好的效果，而另外，如果C是由A和B共同推出的，当C 出问题的时候究竟调整A好还是调整B好，这也是十分需要经验的地方。
4. 数值计算流程案例以下从一个系统相对简单的游戏来简单说一下数值计算的流程，初版的征服是笔者开始研究分析的第一个数值模型，其结构简单却基本系统完善，下文以该游戏作为数值计算流程的分析案例。
4.1. 主要系统细化如上图所示，系统案的细化是做在数值计算之前，而职业、技能、装备、物品、战斗五大系统则是数值计算中不可或缺的五个最主要的指导中心。
λ职业系统。
决定游戏中职业的数量和职业的特色，这两方面决定了整个技能系统，决定了战斗系统中的玩法，也决定了各个职业的主属性的成长比例。
λ技能系统。
技能对战斗系统是一个修正的作用，数值计算的目的是要做到数值平衡，而由于技能的加入，技能的平衡也变得首当其冲，而与此同时还要注意技能和职业配合后的平衡、技能在PvP中的职业平衡。
λ装备系统。
装备系统是基于职业系统而产生的，由于有了不同的职业及其职业特色，于是有了适合不同职业的武器和不同职业穿戴的防具和饰品。
由职业系统衍生出来的装备系统，在数值计算中的经济系统的计算，起到了很重要的作用，包括PvM、装备耐久耗损、装备价格、怪物掉落等等。
λ物品系统。
由装备系统衍生出物品系统，或者一定程度上说，物品系统也可以自我产生的。
物品系统在数值计算中主要指药品，由于装备和玩家本属性带来的攻防，导致不同职业的药品消耗程度不同、回城速度不同，进而影响到数值计算中的药品价格、升级消耗、怪物掉落等数据。
λ战斗系统。
游戏中数值计算最重要的参考系统，战斗系统为物理攻击和技能攻击设计战斗伤害的计算，而这个计算的流程和计算的公式，则是数值计算中的核心环节和主要依据。
其次，战斗系统的设计也决定了主属性与辅助属性的换算关系。
4.2. 初期感觉设定在数值计算启动之前，需要做的另一件准备工作是对游戏的初期感觉进行设定。
最初需要设定的五个基本感觉为：角色的成长曲线、角色的经验曲线、游戏花费时长、各职业属性比例和属性校正参数。
λ角色成长曲线。
成长曲线是设计师给玩家的一种游戏感觉，同时也很大程度上烘托了游戏的世界观，角色到底是大器晚成型还是逐步成长型，还是像方仲永式的先快后慢型，这几种不同的角色成长曲线决定了真正的数值计算中各项数值随着等级和时间的增长速度和程度。
λ角色经验曲线。
经验曲线也是设计师给玩家的一种游戏感觉，其影响的主要是玩家的升级速度和升级感觉，以征服为例，它是一种五级一阶梯的经验曲线，如下图所示：通过经验曲线的确定，数值计算中以此为依据，确定游戏的每个等级的升级时间、杀怪时间、回城频率等时间相关的数据，而这些时间相关的数据，都是以初期定下的角色经验曲线为参照的。
λ游戏花费时长。
游戏花费时长是另一个用于确定时间相关类数据的初期感觉数据，通过游戏花费时长的确定，配合游戏的角色经验曲线，可以界定出角色每级升级所需要的时间，从而通过这个升级时间可以推导出游戏的其他时间数据。
λ各职业属性比例。
由职业系统的细化可以得到各职业的特征，这些特征主要为两样：职业属性比例和职业技能。
前者是数值计算前期对角色属性数据推导的主要依据，而后者在数值计算设计到技能的时候开始产生主要的参照作用。
以勇士为例，当确定了勇士的力：敏：体：魔＝5：2：3：0的时候，可以通过数值计算求出勇士每级的基本数值和装备后的相关数值，而后可以通过这些数据推导出怪物的相关属性数据，从而推导出以后的数据。
λ属性校正参数。
通过以上的初期感觉设定可以通过数值计算推出游戏中的主属性数据，然而游戏中有更多的辅助属性数据，比方说命中闪避血值魔法值，这些数据的推导需要初期定下的一些属性校正参数（例如一点体质换算多少点血值），推导出了辅助数据，才能对其他的数据进行进一步的推导。
4.3. 数值计算流程当主要系统细化完成、初期主要的感觉也设定完毕之时，可以着手开始数值计算的工作了，针对数值计算最高层的看的角度不同，其流程也有所不同，但是实际上他们说的是同一回事的，以下按两种不同的角度去描述数值计算的流程，再配合一个实例讲解一下前期的数值推导。
上图为数值计算的其中一种角度上看的推导流程，正如前文所说，系统的细化和初期定下的感觉是数值计算的输入，在真正的数值计算过程中，可以分为三步来推导：时间类数据、属性类数据和校正类数据。
λ时间类数据ν时间类数据指的是和时间相关的数据，这些数据玩家是看不到的，也是很难算出准确的数值的，因为这些数据算是从初期定下的感觉数据中经过一次加工的感觉数据；ν时间类数据包括每级的升级所需时长、每级玩家杀死怪物所需的时间、每级怪物杀死玩家所需的时间、玩家的回城频率、玩家的寻怪时间等等；ν时间类的数据为后面两步的数据提供了最重要的时间属性，这些属性用于计算角色的数值、怪物的数值以及经济系统有很大的作用；属性类数据λν属性类数据指的是角色的属性、怪物的属性以及物品装备的属性；属性类数据包括不同职业的主属性、怪物的主属性以及物品装备的属性、价格；νν这些属性类的数据其实都是由时间数据来推导出来的，比方说由角色的血值、怪物的攻击力以及怪物杀死玩家的时间，可以计算出玩家的防御值，同理，也能用玩家的攻击和玩家杀死怪物所需时间算出怪物的血值；λ校正类数据这些数据往往用于校正前面的一些属性类数据的计算结果，为了数值平衡而计算出来的用于调整的数据；νν校正类数据包括技能数据、命中闪避数据、怪物掉落数据等等；ν推导校正类数据的同时，会使用校正类数据进一步推导一些属性类数据，而后再推导出相关的校正类数据，两者是一个互相推导互相验证的过程。
以下是从另一个角度看数值计算的流程：从另一个角度上看，实际上数值计算的过程是先通过细化的系统和初期定下的感觉先定下一个主要职业的属性，而后通过这个主要职业的属性来推出其他职业的属性。
计算出各职业的属性数据以后，通过这些数据和时间数据来计算出怪物的属性数据。
最后通过各职业的属性数据和怪物属性数据，计算出装备的属性数据和物品的属性数据，并用这两者相互验证。
这种角度上的数值计算实际上和前一种的计算方法本质上是一样的，只是划分的方式和看问题的角度有所不同而已。
以下以征服的数值计算为例，谈谈前期的数值计算是怎么界定和怎么开展下去的。
4.4. 数值计算前期案例以下的例子谈谈征服的初版的前期数值计算是怎么界定和怎么开展的，之所以以初版为例是因为初版没有太多其他复杂的系统加入（比方说等级藐视系统、技能系统、XP系统等等）。
征服界定四个职业，而经验曲线如同前面图例所示，为5级的阶梯式增长曲线，成长曲线为逐步成长型的曲线。
数值计算最前期最关键的一步是定下每级升级所需的时长，以征服而言，在前期定下了从1级练级到顶级大概需要消耗玩家720个小时，然后用这个时间算出一条自然成长的经验曲线——征服采用的是最简单的方法，用等比数列求和公式求出公比，而后用公比和首项求出各级的自然成长的升级耗时。
