High-Order Sequential Simulation via Statistical Learning in Reproducing Kernel Hilbert Space

The present work proposes a new high-order simulation framework based on statistical learning. The training data consist of the sample data together with a training image, and the learning target is the underlying random field model of spatial attributes of interest. The learning process attempts to...

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Veröffentlicht in:Mathematical geosciences 2020-07, Vol.52 (5), p.693-723
Hauptverfasser: Yao, Lingqing, Dimitrakopoulos, Roussos, Gamache, Michel
Format: Artikel
Sprache:eng
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