除了基於Cholesky因子的參數化形式，還有幾種其他方法可以提高高斯分佈的數值穩健性：
信息形式（Information Form）：在信息形式中，高斯分佈被表示為其信息矩陣和信息向量。這種表示方式在處理高維數據時可以減少數值不穩定性，因為信息矩陣的計算通常比協方差矩陣的計算更穩定。
平方根濾波器（Square-Root Filter）：平方根濾波器是一種基於Cholesky分解的濾波器，它直接操作協方差矩陣的平方根。這種方法可以保持協方差矩陣的正定性，並且在數值計算中更為穩健。
正則化技術：在計算協方差矩陣時，可以引入正則化技術，例如在協方差矩陣中添加一個小的正數到對角線上，以避免矩陣的奇異性。這種方法在處理高維數據時特別有效。
自適應濾波器：自適應濾波器根據觀測數據的變化動態調整其參數，這樣可以提高對於數據變化的適應性，從而增強數值穩健性。
這些方法各有優缺點，選擇合適的參數化形式取決於具體的應用場景和數據特性。