将下面文字改写得更加通俗易懂，不用内行人也能理解：
可采用二维数组对空间场问题进行分析。
空间场涵盖的区域经过网格划分之后，必定存在小区间与区域边界的相接之处，也可能存在小区间相邻之处，根据偏微分方程来的特点，不方便仅使用点值计算来进行求解——同时，用简单的差分方法在运算是会产生不可避免的计算误差。因此，在此基础上形成了能够在精度与速度上实现效益最大化的科学离散方法。
对于普通二维空间的情况下，二维离散模型及其近似方法曾经被趋之若鹜，并展示了等于或好于逼近派生模型的实用结果；相较于首倡者，算法也实现了明显的加速。
然而，一般原理在前述发展下开始面临一些应用中需要解决的问题，比如个人数据信息导致的隐私顾虑等。
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我们可以用二维表格来分析空间问题。将空间分成小块后，有些小块会接触到边界，有些会挨在一起。由于涉及复杂的数学公式，我们不能只用简单的数值计算来解决问题——用基础的计算方法会产生误差。因此，科学家们开发了一种既能提高精度又能加快计算速度的离散方法。

在处理普通的二维空间问题时，这种离散模型非常受欢迎，效果甚至比其他方法更好，而且计算速度也更快。但在实际应用中，这种方法也有一些问题需要解决，比如涉及个人信息时会引发隐私问题。
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