Непрерывные смеси гауссианских процессов в качестве моделей пространственных крайностей
arXiv:2602.0959512v2 Вид уведомления: заменить резюме: пространственное моделирование экстремальных значений позволяет изучать риск совместного возникновения экстремальных явлений в различных местах и представляет значительный интерес для климатических и других экологических наук. Популярным классом моделей зависимости для пространственных крайностей является модель случайных смесей, в которых пространственное "базовое" процесс умножается или сдвигается на случайную переменную, что может изменить его поведение по отношению к конечностям. Гауссийские смеси, имеющие масштаб местоположения, сохраняют преимущества от своих гассовских базовых процессов и одновременно преодолевают некоторые из их ограничений, такие как симметрия, светлые хвосты и низкая зависящая друг от друга зависимость. Мы анализируем свойства гауссианских смесей в масштабе местоположения и разрабатываем новые конструкции с интересными характеристиками, а также общий алгоритм условной имитации на основе этих моделей. Мы используем их гибкость для того, чтобы предлагать модели с расширенной экстремальной ценностью, которые позволяют надлежащим образом моделировать не только t
