kantorovich距离计算公式 坎托罗维奇距离是衡量两个概率分布差异的工具，由苏联数学家列昂尼德·坎托罗维奇提出。这个概念在最优传输理论中占据核心地位，常用于比较不同分布之间的“运输成本”。想象你要把一堆沙土从A地运到B地，两地沙堆形状不同，坎托罗维奇距离帮你计算最省力的搬运方案对应的总成本。这个距离的数学表达式分为两种
最后,我们通过计算不同组之间的Kantorovich距离,得到最终的结果。这种方法可以大幅减少计算量,但可能会引入一定的误差。 另一种常见的场景削减方法是采样削减(sampling reduction)。采样削减通过从每个分布中随机采样一小部分场景,然后计算这些采样场景之间的Kantorovich距离,从而得到近似的距离。这种方法通过减少要计算的场景...
文献[11]采用基于 Kantorovich 距离的 SBR 算法进行光伏发电出力场景缩减,可以较好地反映原概率分布。SBR算法研究的重点在于寻找不同的概率距离指标,具有较高的计算精度,但由于该算法需要不断遍历保留集中的场景,计算复杂度高、所需计算时间较长,适用于原始场景规模较小的缩减问题。【来源于参考文献[1]】...
Decomposition of the Kantorovich problem and Wasserstein distances on simplexes 星级: 23 页 The phylogenetic Kantorovich-Rubinstein metric for environmental sequence samples 星级: 29 页 Kantorovich-Rubinstein-WassersteinL_p-距离(p>2) 星级: 1 页 Polytopal Bier spheres and Kantorovich-Rubinstein pol...
Kantorovich-Rubinstein-Wasserstein Lp-距离(p〉2) 基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取 Monge-Kantorovich运输问题 KRWLp-距离 最优耦合 摘要: 本文得到欧几里得平面上有界区域的多元Kantorovich-Rubinstein-Wasserstein Lp-距离(简记为:KRW-Lp距离)的一个精确表示,并从概率论的角度给出了证明...
在本文中,我将介绍一些场景下使用Kantorovich距离的削减方法。 第一个场景是图像处理。在图像处理中,我们经常需要将一张图像转换成另一张图像。使用Kantorovich距离可以帮助我们找到最小的运输成本,从而使得两张图像尽可能相似。这在图像修复、图像合成和图像变形等任务中都有着广泛的应用。 第二个场景是自然语言处理。
摘要: 本文得到欧几里得平面上有界区域的多元Kantorovich-Rubinstein-Wasserstein Lp-距离(简记为:KRW-Lp距离)的一个精确表示,并从概率论的角度给出了证明.关键词:Monge-Kantorovich运输问题 KRWLp-距离 最优耦合 DOI: 10.3969/j.issn.1001-9960.2011.15.014 ...
1991 年, 法国数学家 Yann Brenier 首次证明了连续形式Monge 问题和Kantorovich 问题的等价性。对连续分布问题最优传输的研究,使得定义任何概率测量之间的传输问题成为可能,推动了最优传输理论的发展。2013 年,法国数学家 Marco Cuturi 使用熵正则化对最优传输距离进行熵约束,将最优传输问题转化为凸优化问题,并提出最...