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{| class="wikitable"

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| colspan="1" rowspan="1" |<nowiki>在另外研究一个表皮生长因子受体 （EGFR）在受到外界信号再刺激时的行为的实验中，也同样应用了sloppy的理论，。实验涉及到的参数包括活性 Cool-1、活性 Cdc42 和 Cbl。实验想要判断Cbl与活性 Cool-1、活性 Cdc42 的关系。该系统有两种机制，两种机制之间互相影响。这给实验带来了极大困难。虽然可以给这个系统建立一个与以往实验数据相符的计算模型，但是仍然无法准确预测系统的行为。为了解决这个问题，生物学家应用了成本函数。先是计算了整体偏差$$C(\theta)=\sum_{\alpha=1}^D\sum_{i=1}^ {m_\alpha}\left(\frac{y_\alpha(t_{\alpha i},\theta)-d_{\alpha i}}{\sigma_{\alpha i}}\right)^2$$</nowiki>

| colspan="1" rowspan="1" |<nowiki>在另外研究一个表皮生长因子受体 （EGFR）在受到外界信号再刺激时的行为的实验中，也同样应用了sloppy的理论，。实验涉及到的参数包括活性 Cool-1、活性 Cdc42 和 Cbl。实验想要判断Cbl与活性 Cool-1、活性 Cdc42 的关系。该系统有两种机制，两种机制之间互相影响。这给实验带来了极大困难。虽然可以给这个系统建立一个与以往实验数据相符的计算模型，但是仍然无法准确预测系统的行为。为了解决这个问题，生物学家应用了成本函数。先是计算了整体偏差C(\theta)=\sum_{\alpha=1}^D\sum_{i=1}^ {m_\alpha}\left(\frac{y_\alpha(t_{\alpha i},\theta)-d_{\alpha i}}{\sigma_{\alpha i}}\right)^2$$</nowiki>

其中$$D$$是要测量的参数个数，而$$m_\alpha$$是每个参数的取样点

其中$$D$$是要测量的参数个数，而$$m_\alpha$$是每个参数的取样点