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这一概念是罗纳德·艾尔默·费希尔提出的。
设是一概率模型，其中是参数。若对于来自样本的数据，统计量的分布不依赖于，则称是关于的辅助统计量。这即是说，对于任何博雷尔集，有，其中是不依赖于的概率测度。
对于正态分布模型，其中方差已知，可以证明（在时）样本方差是的辅助统计量。实际上，样本方差的分布为比例卡方分布，不依赖于。
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贝尔曼拟谱法的多尺度版本是以Ross–Fahroo拟谱法的谱收敛特性为基础。因为Ross–Fahroo拟谱法会快速的以指数型式收敛，可以在只有非常少节点的情形下达到解的点收敛，而其解还有很多高频的成份。最佳控制的混叠现象一开始是由Ross等人发现的。他们没有用一般信号处理中处理反混叠的技巧，而提出最佳控制的贝尔曼原则可以应用在收敛解上，找到各节点之间的资讯。因为Gauss–Lobatto节点在边界点会相当的密集，Ross等人认为若在初始条件附近的节点密度满足采样定理，可以用递回方式用一种称为贝尔曼分段（Bellman segments）的分段，求解最佳控制问题，得到完整的解。
在此方法的扩展版本中，Ross等人提出可以用此方式得到不一定是最佳解的可行解。此版本中，即使是知道解没有收敛到最佳化，也可以用贝尔曼拟谱法在更低密度的节点条件下求解。此条件下得到的是可行解。
贝尔曼拟谱法的一个重要特点是它会以原始的拟谱法以贝尔曼分段下求和的成本为基础，自动决定一些次最佳化的量测。
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* 59 （1990年 - 1991年途中）
* 56 （1991年途中 - 同年终了）
* 51 （1992年 - 1994年）
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