弗朗索瓦·巴霍克;尼古拉斯·杜兰德;迪迪埃·鲁利埃;骑士，克莱门特 几种kriging子模型聚合方法的性质和比较。 （英语） Zbl 1495.86009号 数学。地质科学。 54，第5期，941-977（2022）. 摘要：克里格是一种广泛应用于计算机实验、机器学习和地质统计学的技术。kriging面临的一个重要挑战是处理大型数据集时的高成本。本文重点介绍了一类旨在通过基于较小数据子集聚合kriging预测因子来减少这种计算负担的方法。更准确地说，它表明忽略子模型之间协方差的聚合方法通常会产生不一致的预测，而嵌套克里金方法具有几个吸引人的特性：它是一致的，可以解释为修正先验的精确条件分布，并且可以有效地计算给定观测值的条件协方差。本文还对子模型的观测点分配如何影响聚合模型的预测能力进行了理论和数值分析。最后，将嵌套克立格方法推广到测量误差和普适克立格。 引用于2文件 MSC公司： 86A32型 地理统计学 86-08 地球物理问题的计算方法 62兰特 大数据和数据科学的统计方面 62H11型 定向数据；空间统计学 关键词：高斯过程;模型聚合;一致性;误差界限;专家的嵌套逐点聚合 软件：FRK公司;GMRF库;DiceOptim公司;DiceKriging公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{F.Bachoc}等人，数学。Geosci公司。54，第5号，941--977（2022；Zbl 1495.86009） 全文： 内政部 arXiv公司 哈尔 参考文献： [1] Abrahamsen P（1997）高斯随机场和相关函数综述。挪威计算中心技术报告 [2] Allard，D。；Comunian，A。；Renard，P.，《地球科学中的概率聚合方法》，《数学地球科学》，44，5，545-581（2012）·Zbl 1256.86006号 ·doi:10.1007/s11004-012-9396-3 [3] 巴基，V。；Jomard，H。；斯科特，O。；Antoshchenkova，E。；Bardet，L。；杜卢克，CM；Hebert，H.，《使用元模型进行海啸危险分析：法国大西洋海岸应用实例》，《前地球科学》，第8、41、1-17页（2020年） [4] 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