入力や計算の途中に発生した誤差は計算の過程で後に伝播していく。実際、電卓やコンピュータでの(浮動小数点数の)加算は正確ではなく、反復計算をすると計算はさらに不正確になっていく。このような誤差の研究から数値的安定性の概念が生まれた。あるアルゴリズムが数値的に安定であるとは、誤差が発生・伝播したときに計算が進むにつれてその誤差があまり拡大しないことを意味する。これは問題が良条件の場合にのみ可能である。良条件とは、データが少しだけ変化したとき、解も少しだけ変化するような性質を持つことを意味する。逆に問題が悪条件であれば、データに含まれる誤差は大きく成長する。精度保証付き数値計算.近似値の計算を行うのと同時に計算に含まれる丸め誤差、打切り誤差、離散化誤差をすべて数学的な意味で厳密に扱って精密な評価を得る技術を精度保証付き数値計算という。区間演算やアフィン演算のような手法では、近似値の代わりに真値を含む区間を与える。さまざまな数値計算法について計算された結果の精度保証が得られるものにする動きが進みつつある。例えば微分方程式の分野では解析的な方法では解の存在の証明が困難な問題に対する数値的なアプローチが確立されつつある。力学系の研究にも応用されており、有力な道具として注目されている。研究分野.数値解析は、解こうとしている問題によっていくつかの分野に分かれる。関数の値の計算.最も単純な問題は、関数のある点での値を求めることである。単純に数式に値を代入する直接的な手法は、効率的でないこともある。多項式の場合、ホーナー法を使うことで乗算と加算の回数を減らすことができる。一般に、浮動小数点演算を使うことで生じる丸め誤差を予測して制御することが重要となる。補間、補外、回帰.補間が役立つのは、ある未知の関数のいくつかの点の値があるとき、それら以外の中間点でのその関数の値を求める場合である。単純な手法としては線型補間があり、既知の点の間で関数が線型に変化するとみなすものである。これを一般化した多項式補間はもっと正確となることが多いが、ルンゲ現象に悩まされることもある。その他の補間手法としてはスプラインやウェーブレットといった局所化関数を使うものがある。補外は補間とよく似ているが、未知の関数の値が判っている点の外側の点について値を求めることをいう。