研究人员开发了规则傅里叶特征来应对模拟非平稳高斯过程的挑战。这种新方法直接离散化频谱表示，避免了对限制平稳过程的概率假设的需求。该方法产生了一种高效的低秩近似，可以保持相关结构和正半定性，并且当频谱密度未知时，可以将其扩展到从数据中进行核学习。 AI
影响 这项研究为模拟复杂高斯过程提供了一种更有效的方法，有可能改进依赖于这些统计技术的机器学习模型。
排序理由 关于高斯过程新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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