We first introduce a general class of transport distances ${\rm WB}_{\Lambda}$ over the space of positive semi-definite matrix-valued Radon measures $\mathcal{M}(\Omega,\mathbb{S}_+^n)$, called the weighted Wasserstein-Bures distance. Such a distance is defined via a generalized Benamou-Brenier formulation with a weighted action functional and an abstract matricial continuity equation, which leads to a convex optimization problem. Some recently proposed models, including the Kantorovich-Bures distance and the Wasserstein-Fisher-Rao distance, can naturally fit into ours. We give a complete characterization of the minimizer and explore the topological and geometrical properties of the space $(\mathcal{M}(\Omega,\mathbb{S}_+^n),{\rm WB}_{\Lambda})$. In particular, we show that $(\mathcal{M}(\Omega,\mathbb{S}_+^n),{\rm WB}_{\Lambda})$ is a complete geodesic space and exhibits a conic structure. We further investigate the convergence property of the associated discrete transport problem. We present a convergence framework for abstract discretization and then propose a concrete convergent discretization scheme.


翻译:本文首先在正半定矩阵值Radon测度空间$\mathcal{M}(\Omega,\mathbb{S}_+^n)$上引入一类广义传输距离${\rm WB}_{\Lambda}$,称为加权Wasserstein-Bures距离。该距离通过广义Benamou-Brenier公式定义,包含加权作用泛函和抽象矩阵连续性方程,从而导出凸优化问题。近期提出的若干模型(包括Kantorovich-Bures距离和Wasserstein-Fisher-Rao距离)均可自然纳入该框架。我们完整刻画了极小解的性质,并深入探讨空间$(\mathcal{M}(\Omega,\mathbb{S}_+^n),{\rm WB}_{\Lambda})$的拓扑与几何结构。特别地,证明$(\mathcal{M}(\Omega,\mathbb{S}_+^n),{\rm WB}_{\Lambda})$是一个完备测地线空间且具有锥形结构。进一步研究相关离散传输问题的收敛性,提出抽象离散化收敛框架,并给出具体收敛离散化方案。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】线性代数概论:计算、应用和理论,435页pdf
专知会员服务
59+阅读 · 2023年1月30日
牛津大学最新《计算代数拓扑》笔记书,107页pdf
专知会员服务
44+阅读 · 2022年2月17日
【斯坦福大学】矩阵对策的协调方法,89页pdf
专知会员服务
27+阅读 · 2020年9月18日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
74+阅读 · 2020年8月2日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
0+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
VIP会员
最新内容
超越网格:作战环境对炮兵的影响
专知会员服务
2+阅读 · 5月31日
BES:让语言模型通过双向进化搜索自我改进
专知会员服务
6+阅读 · 5月30日
以色列-美国-伊朗战争中的无人机:关键要点
专知会员服务
7+阅读 · 5月30日
《Palantir任务保障性软件安全标准(MA-S2)》
专知会员服务
19+阅读 · 5月30日
基于声学的无人机检测技术综述
专知会员服务
11+阅读 · 5月30日
《当代混合战争分析框架:俄乌战争经验教训》
专知会员服务
10+阅读 · 5月30日
相关资讯
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
0+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