数値的な散逸と分散

移流方程式の厳密解では、波 $e^{i\xi x}$ は 1 ステップで $e^{-ia\xi\Delta t} = e^{-i\nu\theta}$ 倍（$\theta = h\xi$）になり、振幅は変わらない。スキームの増幅因子 $g(\theta)$ について、$|g(\theta)| < 1$ であること（振幅が減ること）を数値的な散逸、$\arg g(\theta) \ne -\nu\theta$ であること（位相の進みがずれ、波数によって伝わる速さが変わること）を数値的な分散という。