但这话说起来容易，做起来却同样困难重重。
徐云需要的支柱可不是普通的博士或者教授，而是具备院士级能力的超级大佬。
可华夏的院士说多也多，说少也少，更别提生物专业了。
这种情况下，哪能这么轻松的就给你找到一位互相看得上眼的大牛呢？
想到这里。
徐云不由幽幽叹了口气。
所以还是先辛苦一下裘生吧
十五分钟后。
徐云抵达图书馆。
刷卡过了门禁后，他先是打了杯水，找了个无人的角落坐下。
接着从身上掏出了那张刻录有方程的纸片。
时隔多日。
方程上的内容依旧没变：
4d/b2=4((d1d2))2/[2d0]2=(d1d2)/[d0]=(1-η2)1
{qjik}k(z/t)=(jik=s)n(jik=q)(xi)(wj)(rk)；(j=0，1，2，3；i=0，1，2，3；k=0，1，2，3)
{qjik}k(z/t)=[ xak(zsnp)，xbk(zsnp)，，xpk(zsnp)，}{dh}k(zsnp)
(1-ηf2)(z3)=[{k(z3)d}/{r}]k(zmn3)=(ji=3)(ηa+ηb+ηc)k(zn3)；
(1-η2)(z(n=5)3)：(k(z3)120)k/[(1/3)k(8+5+3)]k(z1)1(z(n=5)3)；
w(x)=(1-η[xy]2)k(zsnp)/t{0，2}k(zsnp)/t{w(x0)}k(zsnp)/t
le(sx)(z/t)=[(1/c(sp)-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”
谷邼
“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：