前言 Kriging是一种基于高斯过程建模的代理模型，也称为高斯过程回归，是一种用于空间插值和预测的统计方法。最早由丹尼斯·克里金在地质学中提出，通过已知数据点来预测未知点的值，适用于具有空间相关性的情况。 Kriging用于回归问题，具体原理的解释可参考SMT工具箱[1]或在微信公众号、CSDN和B站等网站检索学习。 笔者认为，对于代理模型/机器学习算法理论的学习应配合具体案例代码。因

这种挠度表一般都是在材料力学课本中直接给出，其实梁的挠度的求解方法，在材料力学中已经讲得比较透彻，一般有二次积分法和单位荷载法(虚功原理)。 但是书本的例题相对简单，而这个题目有点难度，我当初学习时也有类似的疑惑。所以，现在把这个题的详细过程写写，希望可以帮助一些初学者更快上手。图1 二次积分法总结图2 示意图 1、建立坐标系，如图2 2、求支座反力，如图2 3、列出弯矩方程 4、一次积