标签：高斯过程

通用科学ML

提出NeSTR方法，通过学习白噪声测试空间有限维子空间上的S变换来重建高斯SPDE的随机解。

通用科学ML

提出三重可扩展的等变高斯过程方法，在编码对称性的同时保持概率预测与不确定性量化能力，适用于大规模科学计算问题。