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其實說起來是模型，網格，問題本身任何一個地方出了問題都會導致求解失敗。
而失敗有兩種，一個是建模錯誤導致Error，那就連開始都沒辦法，另一種就是常見的迭代發散，發散又分震盪發散，或是一開始就突破天際的發散。
至於為什麼分類到求解，因為我們總是到求解階段才會發現。
其實說起來是模型，網格，問題本身任何一個地方出了問題都會導致求解失敗。
而失敗有兩種，一個是建模錯誤導致Error，那就連開始都沒辦法，另一種就是常見的迭代發散，發散又分震盪發散，或是一開始就突破天際的發散。
至於為什麼分類到求解，因為我們總是到求解階段才會發現。
這一篇的介紹，我想殘值應該要放在求解這一塊。
什麼是殘值(Residual)? 怎樣算收斂(Converge)?
是我們開始求解後需要回答的第一個問題，然後才能回頭檢視我們這個結果至少在數值意義上能不能用。
簡單來說，殘值可以視為偏離正解的程度。這句話也暗示著，它不是正解。
最基本的兩組方程式
這一篇的介紹，我想殘值應該要放在求解這一塊。
什麼是殘值(Residual)? 怎樣算收斂(Converge)?
是我們開始求解後需要回答的第一個問題，然後才能回頭檢視我們這個結果至少在數值意義上能不能用。
簡單來說，殘值可以視為偏離正解的程度。這句話也暗示著，它不是正解。
最基本的兩組方程式
建模 (Modeling)
畫細不難，難在用最經濟的方式達成 "雖不中亦不遠矣"。
網格 (Meshing)
任憑你列式再怎麼漂亮，解不出來就是白搭。
求解 (iterating)
能收斂都好說，不能收斂就是痛苦的開始
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其實說起來是模型，網格，問題本身任何一個地方出了問題都會導致求解失敗。
而失敗有兩種，一個是建模錯誤導致Error，那就連開始都沒辦法，另一種就是常見的迭代發散，發散又分震盪發散，或是一開始就突破天際的發散。
至於為什麼分類到求解，因為我們總是到求解階段才會發現。
其實說起來是模型，網格，問題本身任何一個地方出了問題都會導致求解失敗。
而失敗有兩種，一個是建模錯誤導致Error，那就連開始都沒辦法，另一種就是常見的迭代發散，發散又分震盪發散，或是一開始就突破天際的發散。
至於為什麼分類到求解，因為我們總是到求解階段才會發現。
這一篇的介紹，我想殘值應該要放在求解這一塊。
什麼是殘值(Residual)? 怎樣算收斂(Converge)?
是我們開始求解後需要回答的第一個問題，然後才能回頭檢視我們這個結果至少在數值意義上能不能用。
簡單來說，殘值可以視為偏離正解的程度。這句話也暗示著，它不是正解。
最基本的兩組方程式
這一篇的介紹，我想殘值應該要放在求解這一塊。
什麼是殘值(Residual)? 怎樣算收斂(Converge)?
是我們開始求解後需要回答的第一個問題，然後才能回頭檢視我們這個結果至少在數值意義上能不能用。
簡單來說，殘值可以視為偏離正解的程度。這句話也暗示著，它不是正解。
最基本的兩組方程式
建模 (Modeling)
畫細不難，難在用最經濟的方式達成 "雖不中亦不遠矣"。
網格 (Meshing)
任憑你列式再怎麼漂亮，解不出來就是白搭。
求解 (iterating)
能收斂都好說，不能收斂就是痛苦的開始