数値解析 NUAN
数学的問題を数値的に解くためのアルゴリズムを作成、分析、実装、テスト、および改善します。
ガイダンスノート
数値解析は、数学の問題を数値的に解くためのアルゴリズムを作成、分析、および実装する数学およびコンピューターサイエンスの分野です。 以下を含むがこれらに限定されないアプリケーションには、数値解析が必要です。
- 物理システムのシミュレーション
- 機械学習
- データ分析
数値解析は以下に関係しています：
- 浮動小数点演算とその結果の丸め誤差の累積（さまざまな考慮事項がある整数演算）
- 数学的問題を解決するアルゴリズムの数値的安定性、条件数、精度、計算の複雑さ、および使いやすさの考慮
このスキルに対する責任レベル
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数値解析: レベル 1-3
このスキルは、通常、これらのレベルの責任と説明責任では観察または実践されません。
数値解析: レベル 4
さまざまな数学的手法を使用し、手法の制限に敏感な、適度に複雑なアルゴリズムを作成します。 洗練された科学計算および視覚化環境を使用します。 アルゴリズムの安定性、精度、効率をアセスし、アルゴリズムの改善を行うか、推奨します。 必要に応じて専門家からのフィードバックを使用してモデルを繰り返し、改善します。
数値解析: レベル 5
実世界の問題を数値的に解決する複雑なアルゴリズムを作成、テスト、および改善します。 数値解析を支援するための数学的および計算技術を開発します。 不確実性や体系的なエラーなどの制限を伝達します。 アルゴリズムが設計およびパフォーマンス標準に準拠しているかどうかを確認します。
数値解析: レベル 6
実世界の数学的問題を解決する数値アルゴリズムの作成、テスト、改善、および適用を開始します。 数値解析を適用するための基準と戦略を設定します。 組織全体で適切で一貫性のある効果的な使用法を確保するための数値分析機能の実装を主導します。
数値解析: レベル 7
数値解析のための、部門の枠を超えた企業全体のアプローチと文化の醸成とレビューを指示します。 組織の数値解析機能の開発を主導し、現実世界の問題の解決における使用を支持します。