discrete optimal transport solvers do not scale well on dense large problems
since they do not explicitly exploit the geometric structure of the cost
function. In analogy to continuous optimal transport we provid
本研究提出一种迭代方法来高效地解决一类严格凸代价函数的最优运输问题,该方法包括二次和 p 次幂代价函数。我们针对两个定义在离散网格上的概率分布,使用 O (n) 的存储空间和 O (n log (n)) 的操作量计算最优映射,具有近似指数收敛速度。该方法能够在几分钟内解决空间网格大小达到 4096x4096 和 384x384x384 的最优运输问题。