Tikhonov吉洪诺夫正则化是一种用于解决不适定问题的数学方法，它通过在目标函数中引入一个正则化项来稳定解的计算。这一方法广泛应用于逆问题、机器学习、信号处理等领域。正则化参数的选择对结果有重要影响，较大的参数值倾向于产生更平滑的解，但可能引入偏差；较小的参数值则更接近原始问题，但可能导致解的不稳定。吉洪诺夫正则化通过平衡数据拟合项和正则化项，有效控制了模型的复杂度，提高了泛化能力。