如何解释CIE模型中beta设置的合理性？

在手稿中，可以添加一句话来解释'beta'的设置是遵循第5页由其他文献总结的具体的设置原则：'beta'在第一轮中设置的较大，然后随着轮数的增加而减小，并且在本文中'beta' >= 1 都符合降低非线性的要求，因为R的范数小于1，本文考虑的chi的范数>=1.6，(I+A/beta)的范数约等于A/beta的范数，所以R*(I+A/beta)的范数<chi*A的范数。

在回复审稿意见时，可以写道：“我们感谢审稿人对我们的研究提出的宝贵意见。我们已经在手稿中添加了关于'beta'设置的详细说明，并且解释了在本文中'beta'的设置符合降低非线性的要求。我们希望这些解释对审稿人有所帮助，并且希望我们的修改能够符合审稿人的要求。”