在概率论和统计学中，协方差是一种两个变量如何相关变化的度量，而协方差函数或核函数，描述一个随机过程或随机场中的空间上的协方差。
... 和 ( ) 2 t η ，其互相关函数定义为 ( ) ( ) ( ) [ ] 2 1 2 1 , t t E t t R η ξ ξη = 协方差函数（covariance function）：分为自协方差和互协方差。 自协方差函数表示随机过程在任意两个时刻起伏值之间的平均相关程度。
基于522个网页-相关网页
However, some problems, ’such as determination of covariance function,reliabi1ity of covariance function and "intrinsic imperfection" of col1ocation,restricted using of collocation.
但是，协方差函数的确定和可靠性问题以及拟合推估的“固有缺点”问题一直困扰着人们，使得该方法的应用受到了一定的限制。
参考来源 - 拟合推估的质量理论·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
对协方差函数的意义和应用做了讨论。
Significance and application of covariance functions are discussed.
由协方差函数的统计特征，可给出核函数的参数估计。
According to the statistic characteristic of covariance function, parameter estimation can be given for kernel function.
最后讨论了零内尺度模型下归一化强度协方差函数随湍流强度的变化情况。
Finally, the variation of the normalized covariance function of intensity with different strengths of turbulence under zero inner model is discussed in detail.
应用推荐