在高維空間中有效地建模和抽樣潛在流路徑的關鍵在於使用高效的隨機過程模型，特別是高斯過程（GP）。高斯過程的優勢在於其能夠提供靈活的非參數建模，並且其導數仍然是高斯過程，這使得我們可以在不需要直接模擬潛在流路徑的情況下，從流路徑中抽樣。具體來說，通過設計合適的協方差核函數，我們可以調整流路徑的平滑性和變異性，從而在高維空間中獲得更好的覆蓋範圍。此外，通過將潛在流路徑建模為高斯過程，我們可以利用其分佈特性來進行有效的抽樣，這樣可以減少估計的方差，並提高生成樣本的質量。