1.对于静场的边值问题，如果直接采用有限差分法，就会出现一个巨大的线性方程组。如果希望在不使用线性代数的方法下求解这个问题，可以使用如下的一种技术。
考虑到拉普拉斯方程的有限差分格式，满足每个点都是周遭四点的均值，而边值固定 因此可以在数列意义下得出如下迭代:对非边值部分每次取周遭四点均值进行迭代，通过简单的分析，这个迭代是可以收敛的。
然后我们引入了驰豫因子，原本的次态值进行加权评价而后迭代。
然而我在之前的仿真中意识到这样一个问题:如果我们参考时谐场的仿真，可以使用正常的初值而后不断递推，最终可以得到稳态场。
在静场中没有时间极值，但是我们可以类比。由于二阶导可能带来迭代结果的波动性，我们不引入时间的二阶导，而是引入一阶导，构成热方程。
热方程的收敛性是显然的。而且从时谐场的二阶 到静场的与时间无关，构造出这样一个一阶的过程也是很自然的。