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、実装する数学とコンピューターサイエンスの分野です。数値解析は次のような用途に必要ですが、これらに限定されません。
- 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
アクティビティには次のものが含まれますが、これらに限定されません。
- 数値アルゴリズムの開発と実装
- 数値計算法の効率の分析と最適化
- 計算結果の精度の評価と改善
- 分野の専門家と協力して、現実の問題に数値ソリューションを適用する
- 複雑な数値概念を文書化し、専門家以外の人に伝える。
このスキルの責任レベルを理解する
下位レベルが定義されていない場合...
- 特定のタスクと責任は、スキルが意思決定において、これらのレベルで通常期待されるよりも高いレベルの自律性、影響力、および複雑さを必要とするため、定義されていません。エッセンス・ステートメントを使用して、これらのレベルに関連する一般的な責任を理解できます。
上位レベルが定義されていない場合...
- 責任と説明責任は、これらのより高いレベルには、この特定のスキルの範囲を超えた戦略的リーダーシップとより広範な組織的影響力が含まれるため、定義されていません。エッセンスステートメントを参照してください。
スキルを開発し、このスキルに関連する責任を示す
定義されたレベルは、スキルと責任の段階的な進歩を示します。
下位レベルが定義されていない場合...
次の方法で、知識を深め、この分野で責任を持つ他の人をサポートすることができます。
- このスキルに関連する重要な概念と原則、およびそれが自分の役割に与える影響を学ぶ
- 関連スキルの実行(関連するSFIAスキルを参照)
- より高いレベルのタスクや活動を行っている他の人を支援する
上位レベルが定義されていない場合...
- より高いレベルの組織のリーダーシップにより適した関連スキルを開発することで進歩することができます。
SFIAスキルが7つのレベルすべてで定義されていない理由については、クリックしてください。
追加の説明とレベルを表示/非表示にします。
このスキルに対する責任レベル
4 | 5 | 6 | 7 |
レベル 3
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。