Rakstā apskatīta paralēlu algoritmu izstrāde mazāko kvadrātu metodei (MKM), ko izmanto analogo dinamisko objektu identifikācijai. Izmantojot simboliskos kombinatoriskos modeļus iegūta analītiska izteiksme inversajai normālo vienādojumu matricai. Tas ļauj izmantot netradicionālas regularizācijas metodes un noteikt faktorus, kas ietekmē MKM algoritma skaitlisko stabilitāti. Attālumu starp objekta diskrētajiem poliem samazināšanās var novest pie algoritma deģenerācijas. Pie tāda pat rezultāta noved lineārās atkarības starp sākotnējās matricas vektoriem palielināšanās. Iegūtais MKM teorētiskais modelis parāda, ka aproksimācijas uzdevuma risinājuma uzlabošana notiek samazinot skaitļošanas algoritma skaitlisko stabilitāti. Normālo vienādojumu sistēmas inversās matricas sastāvā ietilpst matricas reizinātājs, kas veidots no diskrēto polu savstarpējo attālumu reizinājumu fragmentiem, kas pēc absolūtās vērtības ir mazāki par vienu. Šīs matricas determinants ir atkarīgs no vienādojumu skaita nosacīto vienādojumu sistēmā. Palielinoties nosakāmo parametru skaitam un apstrādājamās informācijas daudzumam, tas samazinās nelineārā veidā. Simbolisko kombinatorisko modeļu izmantošana ļauj zināmā mērā pārvarēt radušās izskaitļošanas problēmas.