在求解反問題時，正則化技術的作用非常大。對於大多數優化問題，基本都使用了正則化方法。但是什么是正則化？卻沒有一個概念性的定義。
解釋性的定義如下：
對於線性方程Ax=b，當解x不存在或者解不唯一時，就是所謂的病態問題(ill-posed problem). 但是在很多時候，我們需要對病態問題求解，那怎么做？
對於解不存在的情況，解決辦法是增加一些條件找一個近似解；對於解不唯一的情況，解決辦法是增加一些限制縮小解的范圍。這種通過增加條件或限制要求求解病態問題的方法就是正則化方法。
正則化的英文是regularization，即規則化，調整。通過一些調整或者其他辦法，使病態問題也能得到唯一解。在這個調整的過程中，使用的技術就是正則化技術，所用的方法就是正則化方法。
求解線性方程的標准方法是最小二乘法，即求解min||Ax-b||2，對於病態的線性方程，吉洪諾夫提出使用
方法，
叫做吉洪諾夫矩陣（Tikhonov matrix）.