这个计算过程直接引导下列结论：

（1）D1 或 D2 都能够被嵌入到卷积结果的支持域中。例如移动D1可以完全覆盖D，移动的轨迹正好覆盖D2。D1和 D2反过来也对。

（2）如果 D1和 D2 是凸的，它们的外边界会完全、正好地保留在D 的外边界上。例如，D 的红色边界段正好是 D1 的外边界；而 D 的其余边界段正好是 D2 的外边界。

这两条简单性质与二变量多项式可分解性、盲目反卷积支持域估计直接相关。

盲目反卷积支持域估计问题是：给定 D，估计它的两个因子 D1和 D2。如果D是凸的，问题转化为：将 D 的外边界划分为两个边的集合，使得每个边的集合能够形成一个封闭图形（每个边的取向和内侧方向须不变）。解不一定存在，还可能不唯一，需找出所有解。这是一个组合规划问题。

二变量多项式可分解性需额外说明。一个二变量多项式系数不为零项的全体对应着一个支持域。例如

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在这个例子中，如果系数（a,b,c,d,e,f）无论取何值，多项式 p(z1,z2) 都不能表示为两个低阶多项式的乘积，称多项式是强制不可约的。给定一个二变量多项式，有什么办法来检测它是不是强制不可约的呢？这是“代数几何”中的一个问题。由于多项式乘积等价于它们系数数组的卷积，那么，支持域的不可分解性就完全对应着多项式的强制不可约性。所谓支持域的不可分解性就是找不到一个可以嵌入它、并且可以通过移动覆盖它的因子。这个事实是前面的观察（1）的直接结果。由这个结果可以推出若干应用性的判据。一个很简单的判据说明如下：在支持域的边界上如果存在一个只含两个点的边（称为单位边），在支持域中找不到另一个可嵌入它的位置，这个支持域就是不可分解的。在文中的多项式 p(z1,z2) 的支持域上，坐标点（0,1）-（2,2）是单位边，（2,0）-（2,2）也是单位边，它们在支持域中都没有另外的可嵌入位置。因此 p(z1,z2) 是强制不可约的。作为读者练习，判断如下的一种Eisenstein 支持域，是强制不可约的。

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