Приближенные модели случайных процессов и полей

На основе стационарных точечных потоков построен класс моделей случайных процессов и полей с произвольной выпуклой корреляционной функцией и заданным одномерным распределением. С помощью суммирования реализаций здесь иногда можно последовательно улучшать многомерные распределения, причем для неотрицательных процессов имеет место слабая сходимость. Изучается сходимость приближенных моделей гауссовских полей, получаемых на основе специальной рандомизации спектрального разложения. Рассматриваемые модели довольно просто реализуются на ЭВМ.