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几年前，在研究细胞内外信号传递过程中蛋白质相互作用机制<ref name = “Transtrum et.al, 2010”>Formulation, application to fitting algorithms: "Why are nonlinear fits to data so challenging?", Mark K. Transtrum, Benjamin B. Machta, and James P. Sethna, Phys. Rev. Lett. 104, 060201 (2010).</ref><ref name = “Transtrum et.al, 2011”>Expanded formulation, geometry of model manifold: "Geometry of nonlinear least squares with applications to sloppy models and optimization", Mark K. Transtrum, Benjamin B. Machta, and James P. Sethna Phys. Rev. E 83, 036701 (2011); </ref>时，几名物理和生物领域的科学家建立了一个有48个参数的模型，模型中参数之间难以独立分离，且参数变化范围都超过50倍。在面对一个参数不确定性如此之大的复杂模型时，一位生物学家却指出：根据研究经验，模型的实验结果甚至不用电脑就可以估算出来。因为系统的行为与大多数参数不确定性之间的关系并不紧密。

几年前，在研究细胞内外信号传递过程中蛋白质相互作用机制<ref>Formulation, application to fitting algorithms: "Why are nonlinear fits to data so challenging?", Mark K. Transtrum, Benjamin B. Machta, and James P. Sethna, Phys. Rev. Lett. 104, 060201 (2010).</ref><ref>Expanded formulation, geometry of model manifold: "Geometry of nonlinear least squares with applications to sloppy models and optimization", Mark K. Transtrum, Benjamin B. Machta, and James P. Sethna Phys. Rev. E 83, 036701 (2011); </ref>时，几名物理和生物领域的科学家建立了一个有48个参数的模型，模型中参数之间难以独立分离，且参数变化范围都超过50倍。在面对一个参数不确定性如此之大的复杂模型时，一位生物学家却指出：根据研究经验，模型的实验结果甚至不用电脑就可以估算出来。因为系统的行为与大多数参数不确定性之间的关系并不紧密。

大量的生物模型都存在类似的现象，例如生物钟的模型。该模型有36个参数，参数空间中符合模型行为特征的参数点构成了一个线性空间，把参数空间向某一平面投影，如图所示。在图上可以看出有实验点分布的方向是sloppy（“欠定”)的（即沿着这个方向变化参数，模型的行为不会发生明显改变），而垂直实验点分布方向是stiff（“僵硬”）的（即在这个方向上改变模型参数，模型的行为会发生显著变化），而在垂直于这个平面的参数空间中，大部分方向都是sloppy（“欠定”）的。

大量的生物模型都存在类似的现象，例如生物钟的模型。该模型有36个参数，参数空间中符合模型行为特征的参数点构成了一个线性空间，把参数空间向某一平面投影，如图所示。在图上可以看出有实验点分布的方向是sloppy（“欠定”)的（即沿着这个方向变化参数，模型的行为不会发生明显改变），而垂直实验点分布方向是stiff（“僵硬”）的（即在这个方向上改变模型参数，模型的行为会发生显著变化），而在垂直于这个平面的参数空间中，大部分方向都是sloppy（“欠定”）的。