常是连续的，当以有限精度或存有错误的资料求解时，它可以承受这些数值的不稳定性。即使一个问题是适定的，它也可能仍是病态的；即在初始资料中的一个微小错误，可以造成很大错误的答案。病态问题以大的条件数表示。如果某一个问题是适定的，它就有机会在使用了稳定演算法的电脑上取得解。如果问题是不适定的，就需要为数值处理重新以公式表示。这通常包含了额外的假设，例如：解的平滑性。这个过程称为（Regularization）。吉洪诺夫正则化是最常使用的正则化方法之一。