高斯过程的性质 一个高斯过程完全由它的均值函数和协方差函数决定，只要均值函数m(x)和协方差函数k(x，x')确定了，这个高斯过程也就完全确定了。高斯过程有很多与高斯变量类似的统计特征，如：1.高斯过程通过线性系统或高斯过程的线性组合仍为高斯型。2.如果高斯过程是广义平稳的，则等价于平稳。3.如果高斯过程的时间进程中两个不同时刻的随机变量不相关，则等价于统计独立。4.高斯过程的线性积分则为相应的高斯随机变量。在通信系统中，电子器件内部的自由电子的热运动（热噪声），真空电子管的起伏发射和半导体中载流子的非均匀变化（又称散弹噪声，shot），电源滤波不良的哼哼声等，它们的统计特性基本上都是高斯分布，即高斯过程。5、两个高斯分布律的随机变量的卷积是高斯分布律，它的均值和方差是原来两个高斯分布律的均值和方差的代数和。6、高斯过程的边缘似然函数7、高斯过程的条件概率公式
如何通俗的解释一下高斯过程中各向同性和各向异性是什么意思？ 最近在看GP for ML这本书，看到各向同性的协方差函数，书上说的是如果一个协方差函数仅仅是|x-x'|的…
\"怎样判断一个随机过程是高斯过程？纵向状态符合高斯分布即可。横向时间还会有区别。如果自相关函数是时间差的脉冲函数，则它是一个高斯白噪声过程。
