In this paper, we explore quantitative stability of multi-marginal Schrödinger bridges with respect to the marginal constraints. We focus on the case where the number of marginal constraints is large (i.e. ``many-marginals"). When this number increases, we show that the Kullback--Leibler (KL) divergence between two multi-marginal Schrödinger bridges, as measures on the path space, can be asymptotically bounded by the terminal marginal KL divergence and a time-integrated squared discrepancy {that combines} Wasserstein-2 geodesic velocity fields with a log-density gradient term. Our stability upper bound is also asymptotically tight: it converges to zero as the number of marginal constraints increases with unperturbed marginal constraints. To the best of our knowledge, this is the first such stability result that addresses the many-marginal regime, giving error estimates that are asymptotically independent of the number of marginals. To achieve our result, the key step is to derive an asymptotic expansion (of order $k\ge 2$) of Schrödinger potentials with respect to a diminishing regularization coefficient. This result can also be applied to deriving asymptotic expansions of entropic Brenier maps in entropic optimal self-transport problems. As byproducts of our analyses, we also establish the asymptotic expansion of entropic optimal transport cost with respect to the diminishing regularization coefficient when two marginal constraints are sufficiently close. We also prove a stability property of the Schrödinger functional.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

COLING2024|不平衡场景下的多模态知识图谱补全
专知会员服务
23+阅读 · 2024年3月23日
AAAI2024|场景图知识增强多模态结构化表示能力
专知会员服务
38+阅读 · 2024年1月14日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年8月2日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
半监督多任务学习:Semisupervised Multitask Learning
我爱读PAMI
18+阅读 · 2018年4月29日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 3月23日
VIP会员
相关主题
最新内容
DeepSeek 版Claude Code,免费小白安装教程来了!
专知会员服务
7+阅读 · 5月5日
《美空军条令出版物 2-0:情报(2026版)》
专知会员服务
12+阅读 · 5月5日
帕兰提尔 Gotham:一个游戏规则改变器
专知会员服务
6+阅读 · 5月5日
【综述】 机器人学习中的世界模型:全面综述
专知会员服务
11+阅读 · 5月4日
伊朗的导弹-无人机行动及其对美国威慑的影响
相关VIP内容
COLING2024|不平衡场景下的多模态知识图谱补全
专知会员服务
23+阅读 · 2024年3月23日
AAAI2024|场景图知识增强多模态结构化表示能力
专知会员服务
38+阅读 · 2024年1月14日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年8月2日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员