Research Paper#Spatial Statistics, Gaussian Processes, Extreme Value Theory🔬 Research分析: 2026年1月3日 18:54
用于空间建模的内在Whittle-Matérn场
分析
本文介绍了一类新的灵活的内在高斯随机场(Whittle-Matérn),以解决现有内在模型的局限性。它侧重于快速估计、模拟以及在克里金和空间极值过程中的应用,在高维度上提供有效的推理。这项工作的重要性在于它有可能通过提供更灵活和计算效率更高的工具来改进空间建模,特别是在环境科学和健康研究等领域。
要点
引用
“本文介绍了新的灵活的内在Whittle-Matérn高斯随机场,该随机场是通过随机偏微分方程(SPDE)的解获得的。”