在應用數學中，離散化是將連續函數、模型、變量和方程轉變成離散對應物的過程。這個過程通常是作為使它們適合數字評估和在數字計算機上實現的xxx步來進行的。二分化是離散化的特殊情況，其中離散類的數量為2，可以將連續變量近似為二元變量（為建模目的創建二分法，如二元分類）。離散化也與離散數學有關，是顆粒計算的一個重要組成部分。在這方面，離散化也可以指修改變量或類別的顆粒度，如當多個離散變量被聚集或多個離散類別被融合時。每當連續數據被離散化時，總是存在一定量的離散化誤差。我們的目標是將其減少到一個被認為對當前建模目的可以忽略的水平。離散化和量化這兩個詞通常有相同的含義，但不一定有相同的內涵。(具體而言，這兩個術語共享一個語義領域。）離散化誤差和量化誤差也是如此。與離散化有關的數學方法包括歐拉-馬魯山方法和零階保持。

離散化還涉及到將連續微分方程轉化為適合數值計算的離散差分方程。以下是連續時間狀態空間模型可以離散化。可以被離散化，假設輸入u的零階保持和噪聲v的連續積分，為{displaystyle{mathbf{A}}是采樣時間。{top}}是轉置的矩陣。的轉置矩陣。A{displaystylemathbf{A}}是A的轉置矩陣。}.離散化測量噪聲的方程式是連續測量噪聲被定義為功率譜密度的結果。一個巧妙的技巧是通過利用以下屬性，在一個步驟中計算Ad和Bd。是離散化的狀態空間矩陣。

數值評估由于有矩陣指數積分，所以有點棘手。然而，它可以通過首先構造一個矩陣，并計算它的指數來進行計算{displaystyle{G}=e{mathbf{F}}.}