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Benamou--Brenier
Benamou--Brenier
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新论文详细介绍了 Wasserstein-p 距离中度量结构化近似方法
本文探讨了如何使用结构化方法近似概率度量，特别是在 Wasserstein-p 距离内。研究重点关注其在机器学习、成像和传感器约束测量中的应用。主要发现包括：利用 Bogovskii 定理和 Benamou-Brenier 最优传输公式，将 L_p(Omega) 中的近似方案线性速率转移到 W_p(Omega) 中的度量，适用于远离零的有界密度。论文还提出了离散近似的确定性界限，表明紧支撑度量可以为其 Wasserstein-p 距离…
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新的切片 Wasserstein 引导方法解决了高维概率律控制问题
研究人员开发了一种在高维空间中引导概率分布的新方法，解决了环境空间公式化带来的挑战。这种切片反馈控制器将演化定律投影到一维方向上，在这些投影中合成最优速度，并将它们平均以进行环境空间控制。该方法被证明对高斯分布有效，并提供了一种与部分观测一致的可扩展解决方案，将能源消耗降低到切片 Wasserstein 距离。