一般来说，没有。数值解有时可用作粗略衡量边界条件是否足够的方法，例如识别“浮动”域，但在许多情况下，离散解会为您提供关于连续统问题的完全误导性信息。

1. 对流-扩散需要所有边界上的边界条件，但离散系统可以在流出处不使用边界条件（不是齐次诺伊曼条件，我的意思是没有边界条件）。不仅如此，它比连续边界条件的离散表示更准确。有关详细信息，请参见Papanastasiou、Malamataris 和 Ellwood 1992和Griffiths 1997。类似的边界条件对于曲面上的滑动也很重要，参见Behr 2004。

2. “痈现象”困扰着某些可压缩流动的方法。它不是很好理解，但看似稳健的数值方案可能会收敛到虚假的解决方案。Robinet 等人的一个例子。2000

3. 层流状态下不可压缩 Navier-Stokes 的伪解。Schreiber 和 Keller 1983中给出了一个简单的盖子驱动型腔示例。

4. 具有非物理相对数值耗散大小的双曲守恒定律系统。总是需要一些数值耗散，但是如果数值耗散最终是非物理的，那么稳健的（例如 Godunov）方法可以系统地收敛到不正确的结果。Mishra 和 Spinolo 2011中给出了一个简单的例子对于一维线性化浅水，标准 Godunov 方法会收敛到不正确的结果。这在大涡模拟中以更深层次的形式呈现。涡粘性是亚网格尺度的物理表现，但如果（不可避免的）数值耗散大于物理耗散，则模拟可能会收敛到系统错误的结果。在实践中，涡流粘度的亚网格闭包非常重要。这是沿着正确（物理）路径采取单一限制的问题。

5. 不可压缩流动中弹性或棋盘模式的锁定效应。这是由于选择了一个不稳定的近似空间，现在已经很好理解了，至少对于线性问题是这样，但是依靠数值解来推断适定性可能会导致您得出不可压缩极限是不适定的结论。