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Este artículo presenta un nuevo emulador multifidelidad basado en descomposición tensorial y procesos gaussianos que integra simulaciones de baja y alta fidelidad para predecir con precisión y bajo costo computacional la dinámica del hielo marino ártico, superando las limitaciones de los enfoques existentes al manejar grandes datos espacio-temporales.
Este artículo propone un pipeline unificado que utiliza el Análisis de Componentes Simultáneas ANOVA (ASCA) para modelar y analizar la ciclicidad en series temporales multivariantes, superando las limitaciones de la ANOVA tradicional y demostrando su eficacia mediante estudios de caso sobre la temperatura del agua y los niveles de polen en España.
Este estudio propone una estrategia de continuación analítica basada en series que revitaliza la simulación de procesos autorregresivos de desorden de radar no gaussiano mediante el uso de la expansión de cumulantes y la aproximación de Padé para predecir con precisión la pre-distorsión de la entrada, logrando así una reproducción exacta de la función de densidad de probabilidad y de la función de autocorrelación.
Este artículo propone un nuevo gráfico de control de covarianza para perfiles multicanal basado en modelos gráficos funcionales y una combinación no paramétrica de pruebas de razón de verosimilitud, diseñado para detectar cambios sutiles y dispersos en la estructura de covarianza que los métodos tradicionales no logran identificar.