有限差分法分类：一维、二维、三维、显式、隐式及Crank-Nicolson方法

有限差分法可以分为以下几类：

1. 一维有限差分法：将一维的偏微分方程离散化为差分方程，然后通过计算差分方程的解来近似求解原方程。

2. 二维有限差分法：将二维的偏微分方程离散化为差分方程，然后通过计算差分方程的解来近似求解原方程。

3. 三维有限差分法：将三维的偏微分方程离散化为差分方程，然后通过计算差分方程的解来近似求解原方程。

4. 显式有限差分法：差分方程中的未知量只依赖于前一时刻的解，即解是由前一时刻的解和当前时刻的边界条件唯一确定的。

5. 隐式有限差分法：差分方程中的未知量依赖于前一时刻和当前时刻的解，即解是由当前时刻的解和当前时刻的边界条件唯一确定的。

6. Crank-Nicolson方法：将显式有限差分法和隐式有限差分法结合起来，可以得到更为精确的数值解。

7. 非线性有限差分法：用于求解非线性偏微分方程，需要采用迭代方法来求解。