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吉洪诺夫正则化以安德烈·尼古拉耶维奇·吉洪诺夫命名,为非适定性问题的正则化中最常见的方法.在统计学中,本方法被称为脊回归或岭回归(ridge regression);在机器学习领域则称为权重衰减或权值衰减(weight decay).因为有不同的数学家独立发现此方法,此方法又称做吉洪诺夫-米勒法(Tikhonov-Miller method),菲利浦斯-图米法(Phillips-Twomey method),受限线性反演(constrained linear inversion method),或线性正规化(linear regularization).此方法亦和用在非线性最小二乘法(英语:Non-linear_least_squares)的莱文贝格-马夸特方法相关.