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FastICA算法在调用时支持丰富的可选参数配置,这些参数通过"参数名-参数值"对的形式进行传递。这种设计提供了极大的灵活性,允许开发者根据具体需求定制算法行为。参数对的传递顺序不会影响功能实现,开发者可以按照任意顺序组合这些可选参数。这种设计模式常见于数值计算和机器学习库中,既保持了函数接口的简洁性,又提供了足够的可定制能力。在实际应用中,合理配置这些参数可以显著影响算法的收敛速度、数值稳定性和最终分离效果。