新晓元是一个机器学习算法，需要进行模型训练才能使用。
通常建模的步骤包括数据预处理、特征工程、选择模型、训练模型和评估模型等。
对于新晓元建模的具体步骤，需要根据具体数据集和目标任务进行决定。
一般可以采用逐步优化的方式，在构建初步模型的基础上不断调整，直至最优。
需要注意的是，建模中需要考虑到过拟合和欠拟合等问题，对数据的选择和处理等方面都有很大影响。
新晓元的反向建模公式基于熵增原理，用于从数据中推断概率分布。该公式通过最大化联合熵，也就是分布的总信息量，来估计一个联合分布的各个条件分布。公式为： ``` p(x_1, x_2, ..., x_n) = argmax (H(X_1, X_2, ..., X_n)) ``` 其中，H(X_1, X_2, ..., X_n)表示联合熵，arg max 表示求最大值的运算。
通过最大化联合熵，新晓元的反向建模公式可以推断出最能解释给定数据的概率分布。
暂时无法回答此问题。
因为“新晓元”可能是一个特定领域、具体事物或人名，建模也涉及不同领域的操作方法及具体操作步骤，需要提供更加具体的背景信息和说明。
建议提供更加详细的问题描述或背景信息，以便得到更加准确、完整的答案。