一、几何证明：空间中掷飞镖的结果可以用几何的方法来证明，主要有以下几种方法：

1. 喷酒反弹法：把飞镖和反弹面偶合，把反弹结果证实；

2. 不等式斜率法：把飞镖的斜率和对立的两个点的距离，来求出反弹点的位置；

3. 相法证明法：掷飞镖的轨迹是一个抛物线，以及抛物线顶点和反弹点的位置关系；

4. 暴雷阵证明法：在反弹面上掷出一组点，结果就是另一个反弹面上的结果。

二、分析证明：它是一种非几何的分析方法，对于掷飞镖的结果有更直接的证明，主要有以下方法：

1. 直线分析法：根据飞镖的轨迹直线，反弹点的位置可以直接算出；

2. 运动方程式证明法：将掷飞镖视为一种物理运动，可以用运动方程式来计算反弹点的位置；

3. 微分方程证明法：把随着时间飞镖空间中斜度和位置变化的关系看做一个函数，通过求解函数的极限来求得反弹点的位置；

4. 隐函数证明法：飞镖的反弹位置有着比较复杂的函数关系，可以使用隐式函数求解反弹结果。

三、最优化证明：最优化证明是一种利用最优化算法来求解飞镖模型的结果，它是利用计算机对反弹点位置进行搜索来求解问题，主要有以下方法：

1. 模型最小二乘法：使用模型最小二乘法以确定反弹结果；

2. 梯度下降法：根据不同的斜率和点的位置，计算反弹结果；

3. 遗传算法：根据已有数据来计算反弹结果；

4. 神经网络：将飞镖的掷出已经反弹的结果输入大量的神经网络，用反向传播来计算结果。

四、数值模拟证明：数值模拟证明是用特定的计算机和软件模拟抛洒飞镖来证明模型，得出结果。主要有以下几种方法：

1. 公式数值法：根据抛物线的解析公式，用一系列数值迭代的方法，跟踪反弹的位置；

2. 时间步骤模拟法：计算反弹点空间位置的时间步骤变化，以动态模拟结果；

3. 离散抽样法：根据抛洒飞镖及时间间隔，抽取抛出各个点，求反弹点空间位置；

4. 蒙特卡洛法：用蒙特卡洛模拟模型，模拟飞镖在对应反弹面上的变化来证明模型。