基礎：演算法、近似與誤差
適定問題
/ well-POHZD /
依照阿達瑪（Hadamard）提出的意義，一個問題是適定的，當它表現得像一個合理的問題該有的樣子：它有解、該解唯一、且解連續地依賴於資料——意思是輸入的小變化只造成答案的小變化。這三個條件——存在性、唯一性、對資料的穩定依賴——是計算的通行證。
第三個條件是最微妙、對計算也最重要的。即使答案存在且唯一，若輸入的微小晃動——某個測量的末位偏差，或機器中的一次捨入——能使輸出劇烈擺盪，這個問題就很危險。連續依賴是一個承諾：答案對於真實資料與真實算術中那些微小而不可避免的不完美，是穩健的。可以把它想成在選擇任何方法之前，先問問題本身：真正的答案，是否真的是真正輸入的一個穩定函數？
適定性是問題的性質，不是你用來解它的任何演算法的性質。它是該先檢查的對的事：若底層問題適定，你才可以去尋找一個好而穩定的方法；若不適定，沒有任何演算法能救你，你必須重新表述或對問題做正則化。（注意：適定是一個是非概念；在適定問題之中，條件數接著定量地衡量答案有多敏感。）
對行列式非零的方陣 A 解 A x = b 是適定的：唯一的 x 存在，且 b 的小變化只使 x 略微移動。對帶雜訊的測量資料做微分則是典型的不適定——極小的雜訊會使導數劇烈擺盪。
存在性 + 唯一性 + 對資料的連續（穩定）依賴——阿達瑪的三條件。
適定是容易計算的必要而非充分條件：一個適定問題仍可能非常病態（程度上敏感，雖在極限意義下穩定），即使用完美的演算法也會損失精度。
又称
另见