高斯模拟

高斯模拟（Gaussian simulation），理学-统计学-其他统计-地质统计，一种随机模拟方法。高斯随机域是经典的随机函数模型，该模型的最大特征是随机变量符合高斯分布。随机模拟的过程是从条件概率分布函数中随机地提取分位数便可得到模拟实现。高斯模拟是应用很广泛的连续性变量随机模拟方法。它适用于各纬度下异性不强的条件下连续变量的随机模拟。高斯模拟包括序贯高斯模拟（sequential gaussian simulation）和截断高斯模拟（truncated gaussian simulation）等。基于序贯模拟，各模拟节点的条件累积分步函数通过克里金均值和方差来确定。算法稳健，广泛用于产生连续高斯分布变量的实现。其要求数据为正态分布，否则用正态得分转换变为正态分布。截断高斯模拟首先采用指示模拟方法（marked point process）生成一个高斯随机场，然后对高斯值进行截断以得到类型变量的模拟结果。这种方法易于使用，快速、灵活，可用于模拟离散的特征。高斯模拟不太适合极值分布具有方向性的连续性变量的随机模拟。