本文介绍了粗糙的 Ollivier 图 Ricci 曲率以及 Lin-Lu-Yau 的修改，提出了一种适用于超图的新传输距离，并研究了一种广义的 Lin-Lu-Yau 类超图曲率。作为应用，从我们的传输距离中得出一个与低 Ricci 曲率下的超图的 Bonnet-Myers 类型估计相联系的下限。值得进一步研究。

May, 2021

本文提出了有向超图的 Ricci 曲率定义，并探讨了这个定义的后果，它推广了图的 Ollivier 定义，并涉及到一个精心设计的顶点集之间的最优输运问题。

Jul, 2019

通过将几何和拓扑学结合起来，曲率是一种功能强大且表达力强的不变量。我们开发了 ORCHID，这是一种灵活的框架，可以将 Ollivier-Ricci 曲率推广到超图，并证明结果曲率具有有利的理论特性，在不同领域的合成和实际超图上进行了广泛实验，证明 ORCHID 曲率不仅可扩展性强，而且有用于执行各种超图任务。

Oct, 2022

该研究定义了度量空间中 Markov 链的 Ricci 曲率，并将其与概率空间的 Wasserstein 运输距离联系起来，证明正 Ricci 曲率意味着具有谱间隔、Gaussian 集中定理和某种修改后的对数 Sobolev 不等式。

Jan, 2007

我们提出了一种使用 Wasserstein 距离的广义 Ricci 曲率（ORC）的简化方法，该方法在计算复杂性上具有线性，特别适用于分析大规模网络，并通过大量模拟和对合成和真实数据集的应用来展示了该方法在评估 ORC 方面的显著改进。

May, 2024

本文从图的三角形存在性和相对频率这一基本重要属性出发，研究了三角形存在性与广义 Ricci 曲率在马尔可夫过程和度量空间中的应用，并探索了在图中以此推导出的曲率下界和曲率维数不等式。

Mar, 2011

本文介绍了一种通过动态的边缘曲率来描述网络几何性质的方法，展示了网络演化中的瓶颈边缘和信息传播过程，利用该方法成功地推导出了多尺度社区结构。

Jan, 2021

本文从概率图形模型角度研究了多边际最优输运问题。当最优输运的成本允许图形结构时，我们指出了二者之间的一个优雅的联系。特别地，通过熵正则化的多边际最优输运等价于概率图形模型的贝叶斯边际推断问题，其中附加了一些边际分布要求的条件。这种关系一方面扩展了最优输运和概率图形模型的理论，另一方面通过利用贝叶斯推断中成熟的算法，实现了多边际最优输运的快速算法。还提供了几个数值例子以突出结果。

Jun, 2020

该论文研究了复杂网络中度分布异质性的发生原因，发现隐性双曲空间的指数扩张可以解释度数分布的异质性现象，使用费米 - 狄拉克统计物理解释了超几何距离，通过在超几何空间上嵌入互联网，能够实现只需本地信息的路由。

Mar, 2009

定义了一个带有非负 N-Ricci 曲率（其中 N 为有限整数）或无穷小于 K 的 Ricci 曲率下界（其中 K 为实数）的测量长度空间 X 的概念，其定义依赖于与概率测度的 Wasserstein 空间 P_2（X）上的某些函数的位移凸性。我们证明了这些性质在测量 Gromov-Hausdorff 极限下保持不变，并给出了几何和分析方面的结果。

Dec, 2004