"ill-posed problem"（翻译为中文可以是“病态问题”）是指在数学、科学或工程领域中遇到的一类问题，其解决方案对于输入数据的微小变化非常敏感，甚至可能对输入数据的轻微扰动产生非常大的影响。这种问题通常具有以下特征：
由于这些特性，ill-posed problems通常需要额外的信息或约束条件来使问题变得更加稳定、唯一，并且具有良好的解释性。解决ill-posed问题可能需要使用正则化技术、添加先验知识或采用其他数值方法，以获得合理的结果。这类问题在科学和工程领域中经常出现，因此对于处理它们的方法和技术的研究是很重要的。
在向量分析中，雅可比矩阵是函数的一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵，其行列式称为雅可比行列式。
blind SR（盲超分）和non-blind SR（非盲超分）
blind和non-blind的区别用一句话来概括就是：是否假设退化核已知并将其作用于图像来做网络训练。
non-blind Super Resolution： 这类方法在训练过程中都假设了退化核(也可以叫退化函数，其实就是degradation)已知，也就是说，在训练过程中一般都会使用一个确定的退化核从HR得到LR，然后来做训练。 blind Super Resolution：训练中没有用退化核生成LR然后用生成的LR和原来的HR一起训练的过程。Blind Super-Resolution With Iterative Kernel Correction这篇文章就是在做blind SR，大概意思是说，我不知道退化核是什么，那我先大概估计一个退化核，然后在后面不断修正这个退化核，让退化核比较接近真实的，然后就可以得到比较好的超分结果。在这个过程中，并没有将一个固定的退化核作用于图像得到LR，然后再做LR到HR的训练。