2.3 高斯过程

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2.3 高斯过程 2.3 高斯过程：随机世界的“正态引力中心” 当我们站在随机过程宏大的星图之下，回望第一章所勾勒的测度论根基与可测性约束，凝视第二章开篇所确立的“过程即族、演化即依赖、建模即结构”的三重范式，便会自然发问：在万千随机过程的谱系中，是否存在一个既足够普适、又足够驯服；既深刻承载概率本质、又广泛支撑工程实现的“锚点”？——答案是肯定的。它不是某种人为构造的特例，而是概率论在无限维空间中自然涌现的对称性结晶：高斯过程（Gaussian Process, GP）。它不像泊松过程那样以跳跃为语言，也不似马尔可夫链那般靠状态转移矩阵编码记忆；