分别对初始值、各个参数的取值做微小的扰动观察结果

对于不同的模型或算法，微小的扰动可能会产生不同的影响。但是，一般来说，对初始值和参数进行微小扰动可能会导致以下结果：

1. 模型的预测结果可能会有所变化。对于一些敏感性较高的模型，微小的扰动可能会导致较大的预测误差。

2. 模型的收敛速度可能会受到影响。对于一些需要迭代求解的模型，微小的扰动可能会导致模型的收敛速度变慢或者难以收敛。

3. 模型的稳定性可能会受到影响。对于一些不稳定的模型，微小的扰动可能会导致模型的输出值出现较大的波动。

4. 模型的复杂度可能会受到影响。对于一些需要调节参数来控制模型复杂度的算法，微小的扰动可能会导致模型的复杂度发生变化。

综上所述，对于模型的初始值和各个参数进行微小扰动是一种有效的测试模型的方法，可以帮助我们更好地了解模型的性质和特点，并且有助于我们对模型进行调整和改进。