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4D/B2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：
它表示着一
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