Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:1406.0026

帮助 | 高级搜索

数学 > 偏微分方程分析

arXiv:1406.0026 (math)
[提交于 2014年5月30日 (v1) ,最后修订 2014年9月11日 (此版本, v2)]

标题: 多边缘最优传输:理论与应用

标题: Multi-marginal optimal transport: theory and applications

Authors:Brendan Pass
摘要: 在过去五年中,多边缘最优传输问题,作为Monge和Kantorovich著名最优传输问题的推广,由于各种新兴应用的出现,开始引起相当大的关注。 在这里,我们对该问题进行综述,探讨包括解的唯一性和结构在内的基本理论问题。 这些问题的部分答案揭示了与经典双边缘情况的意外差异,并反映了对成本函数的微妙依赖。 我们进一步描述多边缘问题的两个应用。
摘要: Over the past five years, multi-marginal optimal transport, a generalization of the well known optimal transport problem of Monge and Kantorovich, has begun to attract considerable attention, due in part to a wide variety of emerging applications. Here, we survey this problem, addressing fundamental theoretical questions including the uniqueness and structure of solutions. The (partial) answers to these questions uncover a surprising divergence from the classical two marginal setting, and reflect a delicate dependence on the cost function. We go one to describe two applications of the multi-marginal problem.
评论: 拼写错误已更正,格式进行了小幅调整
主题: 偏微分方程分析 (math.AP) ; 优化与控制 (math.OC)
引用方式: arXiv:1406.0026 [math.AP]
  (或者 arXiv:1406.0026v2 [math.AP] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1406.0026
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Brendan Pass [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2014 年 5 月 30 日 22:12:14 UTC (29 KB)
[v2] 星期四, 2014 年 9 月 11 日 16:59:27 UTC (30 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
math.AP
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2014-06
切换浏览方式为:
math
math.OC

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者

1 博客链接

(这是什么?)
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号