研究者提出ResTGP贝叶斯残差树高斯过程方法

Pulong Ma 与 Li Ma 提出一种名为 ResTGP 的贝叶斯残差树高斯过程方法，用于处理多维域中具有异质结构的大规模空间数据。 该方法沿二进树在多个分辨率上迭代分解预测过程与残差过程，实现多尺度协方差建模与分治计算；其基于递归消息传递的贝叶斯推断策略，使计算量在给定树下随样本量线性增长。论文称已证明非参数回归框架下连续函数估计的后验一致性，并通过数值实验与风暴潮应用验证了其优势。

AI 根据报道生成 · 14 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。