引导式扩散模型用于空间预测研究

2026年10月12日，arXiv 统计学机器学习栏目发布论文，提出用引导式扩散模型进行空间预测。论文称，在由数据模型导出的似然函数已知且可微（必要时经松弛处理）时，该方法可对潜在空间过程的预测分布进行采样。其适用范围包括高斯与非高斯过程模型，以及直接部分观测、线性与区域聚合、计数、右删失和区域超越函数等多种数据模型。验证方面，作者将结果与精确解和 MCMC 推导的预测分布进行对照。该报道为目前唯一来源，尚未见后续验证或讨论。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。