最適制御
を条件とする
非線形最適化問題の規模は(たとえば、直接ねらい撃ちするか、準線形の方法のようにして)極めで小さくできるか、(たとえば、擬スペクトル的最適制御(英語版)のようにして)緩和されるか、もしくは(たとえば、直接選点法のように)極めて大きくなるかもしれない、採用した直接法の類型に依存する。後者の場合(例えば、選点法)、非線形最適化問題は文字通り千から十万の変数と制約条件になる。直接法から起こる、与えられる規模の大きさは、境界要素法を解くことよりも非線形最適化問題を解くことが易しいという、直観に多少反して現れるかもしれない。それは、しかしながら、境界要素法よりも非線形最適化問題(NLP)の方が解くことが易しいという事実である。計算の相対的な容易さについての理由、特に直接選点法は、NLPが疎ら(まばら、英: sparse)であり、大規模なNLPを解くような多くの良く知られたソフトウェア・プログラム(例えば、SNOP(英語版))が存在する、事である。結果として、(特に最近極めて普及したものである直接「選点法」の)直接法を通して解き得るものの問題の適用範囲は、間接法を通して解き得るものである問題の適用範囲よりも著しく大きい。