Un nuevo paquete de Python de alto rendimiento para Procesos Gaussianos, denominado HiGP, ha sido publicado y revisado por pares. El software, desarrollado por Hua Huang, Tianshi Xu, Yuanzhe Xi y Edmond Chow, está disponible para su uso y estudio.
La revisión del paquete HiGP fue realizada por @davidogara y @Naeemkh, con @jGaboardi como editor. Se puede encontrar más información sobre los revisores y sus contribuciones en los enlaces proporcionados.
HiGP se describe como un paquete de Python de alto rendimiento para Procesos Gaussianos. La publicación completa, incluyendo detalles técnicos y metodología, se encuentra disponible en el Journal of Open Source Software, volumen 11, número 117, página 8621, con DOI: 10.21105/joss.08621.
A continuación, se presenta la información bibliográfica para citar este trabajo:
@article{Huang2026,
doi = {10.21105/joss.08621},
url = {https://doi.org/10.21105/joss.08621},
year = {2026},
publisher = {The Open Journal},
volume = {11},
number = {117},
pages = {8621},
author = {Huang, Hua and Xu, Tianshi and Xi, Yuanzhe and Chow, Edmond},
title = {HiGP: A high-performance Python package for Gaussian Processes},
journal = {Journal of Open Source Software}
}
El paquete HiGP se etiqueta con los siguientes temas: Gaussian Process, iterative method y preconditioner.
Los autores del artículo conservan los derechos de autor. La obra está licenciada bajo una Creative Commons Attribution 4.0 International License.
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