उलटा समस्याओं पर शोध में, मापदंडों के एक ज्ञात सेट से सिंथेटिक डेटा सेट का निर्माण करना आम है और फिर परीक्षण करें कि क्या उलटा तकनीक उन मापदंडों को फिर से संगठित कर सकती है। ऐसा करने में, सिंथेटिक डेटा में उपयुक्त शोर के उचित स्तर को जोड़ना महत्वपूर्ण है। इसके अलावा, अगर सिंथेटिक डेटा की गणना करने के लिए उपयोग की जाने वाली विधि एक परिमित अंतर या परिमित तत्व ग्रिड पर आधारित है, तो उलटा प्रक्रिया में उसी ग्रिड का उपयोग नहीं करना भी महत्वपूर्ण है। अन्यथा, उलटा प्रक्रिया वास्तव में अनुमानित संख्यात्मक फारवर्ड मॉडल का संकेत है। इसका वर्णन करने के लिए "उलटा अपराध" वाक्यांश का उपयोग किया गया है।
यह वाक्यांश आम उपयोग में था जब मैं पहली बार इन समस्याओं में रुचि रखता था। मुझे पता है कि यह 1992 में प्रकाशित कॉलन एंड क्रेस द्वारा इनवॉर्सेज़ और इलेक्ट्रोमैग्नेटिक स्कैटरिंग थ्योरी की किताब में दिखाई देती है । मैं वाक्यांश के किसी भी पहले के उपयोग में दिलचस्पी लेता हूँ।