Algoritma untuk fungsi matematika terkenal telah dikembangkan dengan berbagai cara. Satu postulat tunggal diimplementasikan di bawah konfigurasi yang berbeda untuk mencapai hasil yang sama. Fleksibilitas inilah yang memungkinkan pilihan yang sangat baik ketika memilih perangkat lunak yang sesuai dalam proyek pertambangan. Penerapan analisis numerik dalam penambangan sangat penting ketika pemilihan subrutin yang terbaik dan paling akurat akan membantu memproses solusi lebih cepat.

Pertimbangkan misalnya pengeboran eksplorasi di geologi. Ketika kami memiliki sejumlah titik data yang diperoleh dengan sampling dan eksperimen, adalah mungkin untuk membangun fungsi yang sangat cocok dengan titik-titik data tersebut untuk memperkirakan ukuran bidang mineral yang tersedia untuk ekstraksi. Ada berbagai teknik untuk solusi aplikasi interpolasi di mana algoritma berdasarkan Cubic Spline dan Newton Divided Difference theory sering digunakan.

Kami sadar bahwa sains dan rekayasa berkaitan dengan manipulasi vektor dan matriks. Mengapa kita harus menambang dengan aljabar linier? Algoritma linear aljabar menawarkan operasi yang kuat yang didefinisikan untuk vektor dan matriks, di mana notasi singkat untuk operasi vektor dan matriks dapat langsung disesuaikan dengan pemrograman berorientasi objek mineral. Sangat sering solusi terdiri dari matriks besar yang dapat digunakan untuk menggambarkan persamaan linear di mana matriks dapat ditambahkan, dikalikan, ditransformasikan dan didekomposisi dalam banyak cara. Alat yang sangat jauh jangkauannya dan sangat berguna.

Seringkali algoritma optimisasi digunakan untuk menemukan nilai-nilai variabel yang menghasilkan nilai fungsi minimum atau maksimum. Di pertambangan, teknik optimasi ini diterapkan untuk ekstraksi mineral di mana fungsi tujuan terdiri dari meminimalkan total biaya penambangan berdasarkan parameter kendala. Parameter yang membatasi seperti kadar bijih, biaya transportasi, tenaga kerja dan faktor lainnya diterapkan. Beberapa metode tersedia di mana Metode Simplex untuk fungsi multi-variabel banyak digunakan.

Bilangan kompleks, fungsi kompleks dan analisis kompleks secara umum merupakan bagian dari cabang penting matematika. Bilangan kompleks dapat ditambahkan, dikurangi, dikalikan, dan dibagi seperti bilangan real. Dalam penambangan implementasi fungsi trigonometri (trigonometri, hiperbola, inverse) sering digunakan untuk mencerminkan fluktuasi (medan, kesalahan) dalam kondisi tertentu. Algoritma berbasis Sine dan Cosine Function sering digunakan.

Ketika berhadapan dengan ketidakakuratan data pengukuran yang diperoleh dari pengeboran atau sampling, kami tahu itu akan mengandung variasi yang signifikan karena kesalahan pengukuran. Tujuan dari solusi kurva pas adalah untuk menemukan kurva halus yang rata-rata sesuai dengan poin data. Curve fitting diterapkan pada data yang mengandung kesenjangan dan mencoba untuk menemukan yang paling sesuai untuk satu set data yang diberikan di mana kurva tidak selalu melewati semua titik data yang diberikan. Metode Garis Lurus Lurus dan Metode Penggabungan Kurva Polinomial untuk polinomial urutan yang berbeda adalah algoritma yang digunakan secara luas.

Banyak fenomena ilmiah dan rekayasa dicirikan oleh perilaku nonlinier dan solusi aplikasi nonlinier dan merupakan masalah mendasar dalam analisis teknik. Kasus paling sederhana untuk menemukan akar tunggal dari fungsi nonlinear tunggal banyak digunakan dalam operasi penambangan bawah tanah di mana situasi membutuhkan persyaratan khusus dalam konstruksi bawah tanah (platform I.e di lereng, atau peralatan ventilasi, atau pola serupa). Metode Newton-Raphson adalah salah satu dari banyak digunakan dalam industri. Metode Fixed Point dan Birge-Vieta juga populer.

Kita mungkin ingat bahwa transaksi diferensiasi numerik dengan perhitungan turunan dari fungsi yang mulus (dengan membawa kembali matematika sekolah menengah kita). Dalam penambangan, diferensiasi numerik kadang-kadang digunakan untuk menghitung pemindahan kadang-kadang karena pengeboran eksplorasi atau kegiatan serupa di mana perpindahan medan (atau perbedaan lainnya) dapat menunjukkan konsentrasi tegangan yang berbeda dipertimbangkan di bawah tekanan yang seragam. Untuk menemukan tekanan dan karenanya faktor-faktor konsentrasi tegangan, perlu untuk menemukan turunan dari perpindahan tersebut. Banyak algoritma yang ada: Metode Perbedaan Kedepan, Metode Backward Difference, Ekstrapolasi Richardson, Derivatif oleh Interpolasi.

Ketika datang untuk memecahkan masalah yang melibatkan kondisi awal yang diberikan, seperti, volume, waktu, ruang dan parameter lainnya, teknik persamaan diferensial. Digunakan. Beberapa metode numerik ada untuk memecahkan persamaan diferensial biasa dan orde tinggi. Penggunaan persamaan diferensial dalam teknik mineral sangat luas. Ruang lingkup aplikasi adalah beragam seperti mengevaluasi tugas mengukur kadar dan tonase dari suatu kejadian mineral untuk kompleksitas sehari-hari ditemui dalam penambangan terbuka atau tenggelamnya poros bawah tanah, caving blok, memotong dan mengisi, atau metodologi operasi ekstraksi serupa. Banyak algoritma mineral komersial tersedia berdasarkan Metode Euler atau Metode Runge-Kutta 2nd-Order atau Metode Runge-Kutta 4th-Order.

Masalah yang berasal dari rekayasa pertambangan sering membutuhkan solusi dari persamaan diferensial di mana data yang harus dipenuhi berada pada dua nilai yang berbeda dari variabel independen. Ini disebut kondisi batas dan algoritma ini mendekati persamaan diferensial dengan perbedaan terbatas pada titik jala yang berjarak sama. Kadang-kadang teknik ini digunakan dalam tunneling di mana metode beda hingga sangat cocok untuk persamaan linear. Algoritma komersial berdasarkan uch seperti, Metode Pemotretan, Metode Beda Hingga, Perbedaan Hingga untuk Metode Nonlinier, Perbedaan Hingga untuk Metode Orde Tinggi dan lain-lain.

Berdasarkan beberapa contoh pemanfaatan algoritma, kami dapat menduga bahwa solusi numerik dihadiri pada setiap tahap operasi penambangan. Penggunaan analisis numerik membuat perencanaan penambangan merupakan ekstraksi mineral yang lebih terorganisasi dan efisien. Algoritma matematika dalam penambangan menyediakan industri dengan alat yang luar biasa untuk membantu tugas-tugas yang memakan waktu dikurangi menjadi unit yang dapat dikelola untuk mendapatkan solusi yang jika tidak akan sangat sulit untuk dicapai.