多保真度高斯过程回归研究文献综述

高斯过程回归（GPR）作为一种强大的非参数贝叶斯方法，在机器学习和数据分析领域受到广泛关注。

然而，随着工程应用复杂性的增加，传统的GPR方法在处理大规模数据和多源信息方面面临挑战。

多保真度建模方法的引入为解决这些问题提供了一种有效途径，它利用不同保真度的数据信息，在保证预测精度的同时显著降低计算成本。

本综述首先介绍高斯过程回归和多保真度建模的基本概念，然后重点探讨多保真度高斯过程回归（MF-GPR）的研究现状，包括主要模型、改进方法和应用领域，并对不同方法的优缺点进行比较分析。

最后，展望MF-GPR的未来发展趋势，为相关研究提供参考。

关键词：高斯过程回归，多保真度建模，协同克里金，深度高斯过程，代理模型

随着计算机技术的快速发展和数值模拟方法的广泛应用，越来越多的复杂工程问题可以通过仿真软件进行分析和预测。

然而，高精度仿真往往伴随着高昂的计算成本，限制了其在实际工程中的应用。

为了解决这一矛盾，代理模型（SurrogateModel）应运而生。

代理模型旨在利用有限的仿真数据构建一个廉价且精度可接受的替代模型，用于快速预测系统响应、优化设计参数和量化不确定性等。