介绍最优输运的数学理论，以及其在计算物理学中测量函数距离、插值和保持质量 / 体积方面的应用，介绍最优输运的主要原理和其与其他概念的关系，并介绍一种名为半离散的具体设置，该设置自然地导致了一种高效的计算算法，该算法使用计算几何的经典概念如广义 Voronoi 图 - 拉格朗日图。

Oct, 2017

该论文提出了一种通过噪声数据推断未知成本的方法，利用了前向最优传输问题和随机数生成方法作为基础，探讨了其在国际迁移流问题上的应用和不确定性量化。

May, 2019

提出一种新的随机优化算法来应对机器学习中遇到的大规模问题，该方法利用任意分布的样本来避免将密度值离散化，并提供了可证明收敛的方法，输出正确的距离。

May, 2016

该研究介绍了限制条件下的最优输运问题，使用流体动力学方法和一系列算法来解决此问题，在机器学习和图形识别等领域得到应用。

Jun, 2022

通过最优传输探索领域适应的研究，提出了一种新颖的方法，通过高斯混合模型对数据分布进行建模，从而解决连续最优传输问题。实验结果表明该方法在故障诊断的领域适应基准上具有最先进的性能。

Mar, 2024

本短篇论文着重回顾了优化输运相关理论（Optimal transport theory）及其在数据科学中的应用，重点在于阐述其针对分类、回归、密度拟合等机器学习等领域的优势，介绍了它的数值方法，并介绍了一些学术性质。

Mar, 2018

本篇综述介绍了近五年来备受关注的多重边际最优输运问题，包括其在 Monge-Kantorovich 问题上的推广、解的独特性、结构和代价函数。我们回答了这些问题，揭示了它与传统的两个边际模型的密切关系，以及与代价函数之间的微妙依赖关系。此外，本文还介绍了多重边际问题的两个应用。

May, 2014

该研究提出了在离散和有限情况下解决无穷优化运输问题的 Monge 和 Kantorovich 表述的多项式时间算法。这是我们所知道的第一次提出了这些问题的高效数值方法。

Apr, 2023

本文提出一个非线性广义离散最优传输模型，可应用于领域自适应和自然语言处理中，同时探索其快速算法和相关属性。Illustrative experiments 展示了模型引导的结构耦合的好处。

Dec, 2017

该论文提出了一种基于图顶点的概率分布最优传输方法，它不仅满足三角不等式，而且具有更好的可扩展性和与连续传输理论的联系，同时提供了一个适用于该方法的时间离散化方法并验证了其有效性。

Mar, 2016