Freidlin--Wentzell

新的平流费舍尔-劳度量增强了概率测度优化

研究人员引入了一种新的平流费舍尔-劳度量，用于连续方程控制的概率测度优化任务。该度量已被证明可以提供最优下降方向，并源于三个不同的理论视角：路径测度上费舍尔-劳度量的零噪声极限、弗里德林-温策尔大偏差率泛函的二阶变分的期望值，以及动态最优输运的贝纳莫-布伦耶作用泛函的Hessian矩阵。计算实验证实，这种平流费舍尔-劳度量能有效拟合概率密度，优于优化速度场的Gauss-Newton方法。