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第273章（第3页）

在一些很一般的情况下，求解线性方程的问题是不适定的。

即使方程存在唯一解，如果方程的右边发生一个任意小的扰动，都会导致方程的解有一个很大的变化。

在这种情况下。

如果最小化方程两边之差的一个范函，并不能获得方程的一个近似解。

到了20世纪60年代。

Tikhonov，Ivanov和Phillips又发现了最小化误差范函的加正则项。

即正则化的范函，而不是仅仅最小化误差范函，就能得到一个不适定的解题的解序列趋向于正确解。

换而言之。

第一部分的方程组，其实是一个描述渐变区域的序列集合。

甚至可能是……

图像？

想到这里。

徐云顿时来了兴趣。

从4DB2可以判断，这应该是一个涉及到旋转曲面的问题。

第二行的∑（jik=S）∏（jik=q）（Xi）（ωj）则可以确定曲面与经线成了某个定角。

既然是定角，那么就可以假设定模型λ=（A，B，π），以及观测序列O=（o1，o2，……，oT）。

那么就有α1（i）=πibi（o1），i=1，2，……，N

αt＋1（i）=[j=1∑Nαt（i）aji]bi（ot＋1），i=1，2，……，N

十五分钟后。

看着面前的结果，徐云若有所思：

“极大化的模型参数吗……”

随后他思索片刻，继续在纸上写下了一道公式：

Q（λ，λ）=I∑logπi1P（O，I∣λ）＋I∑（t=1∑T－1logaitit＋1）P（O，I∣λ）＋I∑（t=1∑Tlogbit（ot））P（O，I∣λ）。

这是一个很简单的投影曲线，并且圆锥对数螺线上任一点的挠率也与该点到轴的距离成反比。

因此可以化简成另一个表达式。

δt（i）=i1i2，……，it－1maxP（it=i，t－1，……，i1，ot，……，o1∣λ），i=1，2，……，N

解着解着，徐云的表情也愈发凝重了起来。

两个小时后。

徐云看着面前的图纸，眉头紧紧的拧成一团：

“好家伙，第一组方程的化解项，居然是一个观测态的方程？”

观测态方程其实是个很奇怪的玩意儿，它在数学中的释义比较复杂，但在物理中的释义却很简单：

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