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序贯高斯模拟（SGS） 高斯随机域是最经典的随机函数。该模型的最大特征是随机变量符合高斯分布(正态分布)。该方法主要用于连续变量(如孔隙度)的随机模拟。对于高斯模拟来说，ccdf可用简单克里金来求取。由于ccdf的正态性，因此，整个模拟过程被极大地简化，序贯地确定一系列的ccdf就被简化为解一系列克里金方程组。 序贯高斯协模拟(Sequential Gaussian Co-Simulation)方法 序贯高斯协模拟（SGCS）方法是应用协克里金求取ccdf的序贯模拟方法，其步骤与序贯高斯协模拟相似，不同的是采用协克里金和正态得分的变差函数模型来确定该节点处随机函数Y(u)的ccdf函数的参数(均值和方差)，并求取ccdf。 可以进行波阻抗以外的变量的模拟。

Deep Learning for Natural Language Processing by Jason Brownlee 在 Python 中为自然语言开发深度学习模型