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第一百九十九章 神秘的公式7 6K（第6页）

长期以来人们认为，从实际问题归结出的数学问题总是适定的。

早在20世纪初。

hadamard便观察到了一个现象：

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）n（jik=q）（xi）（wj）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a1（i）=πibi（o1），i=1，2，...，n

at+1（i）=[j=1nat（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）=ilogπi1p（o，iiλ）+i（t=1t?1logaitit+1）p（o，iiλ）+i（t=1tlogbit（ot））p（o，iiλ）。

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，...，o1iλ），i=1，2，...，n