内在的Whittle-Matérn場を用いた空間モデリング

本論文は、既存の内在的モデルの限界に対処するために、新しいクラスの柔軟な内在的ガウスランダムフィールド（Whittle-Matérn）を導入しています。高速な推定、シミュレーション、およびクリギングと空間極値プロセスへの応用を重視し、高次元での効率的な推論を提供します。この研究の重要性は、環境科学や健康研究などの分野で、より柔軟で計算効率の高いツールを提供することにより、空間モデリングを改善する可能性にあります。