1樓：
背景：現在在擴充套件乙個面向過程的數值程式。接觸過python裡面的單元測試。
個人感覺：如果程式是物件導向的或者面向函式的， 單元測試相對容易， 因為程式可以很好地抽象為若干個介面，完全可以做面向測試的開發， 就是先寫清楚類和模組的測試程式， 在具體實現。 而面向過程， 尤其是依賴全域性變數的程式（大部分數值計算軟體）， 條件和資料都攪在一起，不大好弄。
這種情況只能做整合測試， 就是找幾個經典算例（golden case）看能否重複，或者在簡單case下構造乙個解析可解的算例， 如果結果跟解析不一致再盲人摸象般的往下找原因， 大概只能這樣了。 最近聽說上面描述的方法叫Method of Accurate Solution，還有一種叫Method of Manufactured Solution， 但是這種方法在於如何構造算例測試PDE求解器，好處是在不知道解析解的時候也可以測試PDE求解器的正確性， 不過更多的是數學上的概念而非軟體工程上的。
計算數學專業，想問一下目前計算數學哪個比較熱門？
數值優化，優化長盛不衰。因為所有的工程問題最後都是優化問題。千萬別去做什麼數值pde，這是個死掉的領域，所有數值pde的科研人員都是這個曾經輝煌過的領域的守墓人 計算數學是個大坑主要有幾個方向 1 偏微分方程的數值解法 主要方法包括但不限於差分方法 有限元方法 有限體積法 其中有限元方法包含豐富的內...
如何評價馮康在計算數學領域的地位？
gmachine1729 看似打算要學分布和Sobolev空間的我從而想到了馮康了。我記得 Zeldovich Yakov 將陳省身和馮康列為倆沒得菲爾茲獎的但做出菲爾茲獎級別工作了華人或中國數學家。有哪些沒有拿菲爾茲獎的數學家，他們的數學貢獻並不比菲爾茲獎獲得者弱？設立此獎之後 我覺得有意思的是他...
計算數學在數學界是什麼樣的地位？
在數學各大分支中處於鄙視鏈底端。不信？你看看計算數學找工作多容易。數學就是這樣，鄙視好找工作的方向。越容易餓死的方向越高階，巴不得所有人死絕了才好。還敢藐視?計算器，計算機的發明外加各種軟體在歷史上砸了一些數學工作者的飯碗，狹義的數學家只好去做猜想和證明了。在這波網際網路 大資料 人工智慧浪潮之前，...