Анализ неопределенности детерминистических моделей с помощью аппроксимации гауссовскими процессами

Предложен подход на основе гауссовских случайных полей для решения задач анализа неопределенности детерминистических моделей. Для построения регрессий различных моделей используются ковариационные функции с некоторыми общими гиперпараметрами, что повышает точность получаемых результатов. Рассмотрены практические примеры применения для данных по ядерным реакциям, а также к задаче кластеризации нестационарных временных рядов.