回帰も類似した手法だが、既存のデータが不正確であることを考慮する。いくつかの点とその値があり、それらデータが誤差を含みつつ何らかの関数に従っているとして、その未知の関数を決定する。このための手法として、最小二乗法がよく知られている。方程式、方程式系の解.線型方程式系.非線形方程式.非線型方程式には求根アルゴリズムが用いられる(根とは、関数の値がゼロとなる変数の値を意味する)。関数が可微分で導関数を導き出せる場合には、適切な初期値から開始してニュートン法が利用されることが多い。他にも線型化などの手法がある。固有値と特異値.最適化問題.最適化問題は、与えられた関数が最大(または最小)となる点を求める問題である。解には条件として何らかの制約(等式による関係あるいは不等式による関係)を課すことがよくある。最適化問題はさらに、関数や制約の形式によっていくつかに分類される。例えば、線形計画問題は関数と制約条件の式が共に線型である場合を扱う。線形計画問題の解法としては、シンプレックス法や内点法などが挙げられる。制約条件付きの最適化問題を制約条件のない問題の形に変換するためにラグランジュの未定乗数法が用いられる。積分.数値積分(数値的求積法)では、与えられた領域に於ける定積分の値を求める。一般的な手法としては、ニュートン・コーツ系の公式(中点法やシンプソンの公式)やガウスの求積法、二重指数関数型数値積分公式などがある。これらは分割統治戦略に基づいて、大きな領域についての積分を小さな領域の積分に分割して値を求める。これらの手法は領域が高次元であると計算の手間が膨大となり適用が困難になるので、高次元の場合には計算量が領域の空間次元にあまり依存しないモンテカルロ法や準モンテカルロ法などのサンプリング平均により定積分の値を推定する手法がよく用いられる。微分方程式.数値解析では、微分方程式(常微分方程式や偏微分方程式)を(近似的に)解く問題も扱う。