Метод Галеркина используется для приближенного решения краевых задач для дифференциальных уравнений, как обыкновенных, так и в частных производных.
Рассмотрим краевую задачу
(3.1)
Для ее приближенного решения выберем какую-либо последовательность базисных функций
(3.2)
т. е. последовательность функций, удовлетворяющих соответствующим однородным краевым условиям

и обладающих свойством полноты. Последнее означает, что любую функцию из достаточно широкого класса, удовлетворяющую указанным однородным краевым условиям, можно разложить в ряд по функциям (3.2).
Чаще всего полагают
или
,
.
Кроме того, надо выбрать какую-нибудь функцию
, удовлетворяющую краевым условиям, указанным в (3.1), например,
или 
Приближенное решение задачи (3.1) ищется в виде
, (3.3)
где функции
,
, …
мы задаем, а постоянные
,
, …,
подбираем. Тогда краевые условия, указанные в (3.1), заведомо удовлетворяются, а при подстановке выражения (3.3) в дифференциальное уравнение получается невязка (т. е. разность между левой и правой частями уравнения)
.
С ее помощью получаем систему из
уравнений с
неизвестными для определения 
.
3.2. Реализация метода Галеркина в|посредством| MathCad
Пример. Найти методом Галеркина приближенное решение краевой задачи

,
.
Приведем решение краевой задачи с помощью|посредством| программного комплекса MathCad:




Сравним, значения точного и приближенного решений:

например, при
имеем

Как видим, погрешность близка к 0,03 %. Для получения более точного решения необходимо использовать большее количество базисных функций.






