kriging模型协方差矩阵

根据引用中的描述，Kriging模型的协方差矩阵可以表示为：

$$
\begin{bmatrix}
K(X,X) & K(X,X_*) \\
K(X_*,X) & K(X_*,X_*)
\end{bmatrix}
$$

其中，$K(X,X)$表示已知数据点之间的协方差矩阵，$K(X,X_*)$表示已知数据点和待预测点之间的协方差矩阵，$K(X_*,X)$表示待预测点和已知数据点之间的协方差矩阵，$K(X_*,X_*)$表示待预测点之间的协方差矩阵。

根据引用中的式(10)，Kriging模型的似然函数可以表示为：

$$
p(y_*|y,X,X_*)=\mathcal{N}(y_*|\mu_*,\Sigma_*)
$$

其中，$\mu_*$表示待预测点的均值，$\Sigma_*$表示待预测点的方差，可以通过已知数据点和待预测点的协方差矩阵计算得到。

另外，引用中提到的分层Kriging模型与Kriging模型相似，可以参考之前的博客文章进行学习。