或許你覺得可能是我們的計算省略問題，但是即使計算不省略，也就是每個網頁的導出鏈接個數可能是10或者更多，但是這個也只是比例問題，最終導致需要提升的個數增加，但是這個等差數列的關系是不變的，因為他改變的是一個常量而不是變量，所以這個百度百科的公式肯定存在一個知名的問題，而找到這個問題才有可能解決我們對PR的理解。
我們知道，PR的來源是隨機瀏覽模型，PR的高低代表著假如沒有搜索的流量還會有多少人會瀏覽來，假如一個評價是1的代表著10人，那么一個評價是9的絕對不可能是90人，肯定是千萬級甚至是億級的規模，因為假使我們給所有網站首頁按照瀏覽量評級，PR1的瀏覽是10的話，這類的站太多了，而PR9的瀏覽量的網站微乎其微，他的瀏覽級別絕對是非常大的一個規模，所以9和1之間的區別絕對是一個很大的數量級，不能按照同一級別的計算公式來計算PR值。這才是問題的核心所在，那個公式只能是同級別的計算公式，根本無法用在不同的級別計算上，換句話說，同PR級別的可以用百度百科的那個計算公式，而不同級別的PR網站不能采用這個這個公式。
那么搜索到底是怎么運用這個公式的呢，第一個最簡單的就是區別計算，把PR低于1的按照這個公式計算，把PR高于1的按照其PR值區間進行計算，然后在不同區間乘以一個區間內的常數，這樣就可以計算出不同PR值的傳遞數值是多少;另外一個最可能是劃歸為統一原始值計算，也就是把高于PR1的都按照比例劃分為原始值，比如PR是9的話，那么可以劃分為多少個原始PR值的頁面才能達到，PR1的話多少原始值頁面才能達到，劃分一個最小的度量單位，把所有超過這個度量單位的都進行計算到里面，這樣就可以進行同級別進行計算了。
跳出這個公式的束縛，我們知道PR的計算屬于迭代的運算，其最初的計算值都屬于或接近于原始初值的，因此從道理上來講百度那個PR計算公式屬于這個迭代公式的一部分而已，僅僅可以用來計算原始網頁的和最初PR值的計算，而不是最終的PR結果，如果想得出最終的PR值需要根據區間數值或比例系數才可以。