/{r}]k(z±m±n±3)=∑(ji=3)(ηa＋ηb＋ηc)k(z±n±3)； (1－η2)(z±(n=5)±3)：(k(z±3)√120)k/[(1/3)k(8＋5＋3)]k(z±1)≤1(z±(n=5)±3)； w(x)=(1－η[xy]2)k(z±s±n±p)/t{0，2}k(z±s±n±p)/t{w(x0)}k(z±s±n±p)/t…… le(sx)(z/t)=[∑(1/c(±s±p)－1{nxi－1}]－1=n(1－x(p)p－s)－1。 这是一个由正则化组合系数和解析延拓组成的复合方程组，解起来非常的麻烦。 当时徐云做出的唯一判断，便是最后一道方程的解一定是个比值。 不过今天有了足够的时间，他便又发现了一个情况。 只见他在方程的第三行和第五行边画了两根线，又打了个问号。 表情若有所思： “似乎……” “这张纸片的复合方程组，可以分成三个部分计算？” 众所周知。 正则化理论，最早是为解决不适定问题而提出的。 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)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，iiλ)＋i∑(t=1∑t－1logaitit＋1)p(o，iiλ)＋i∑(t=1∑tlogbit(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 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：m.pARＴＳＯrder63.ｃOＭ