本文提出了一种新型的最优熵输运问题，解决了在一般拓扑空间的非负有限 Radon 测度类中的问题，其中，最小化线性输运功能和两个凸熵功能的和，并讨论了对数熵输运问题，介绍了一种度量空间中的新 Hellinger-Kantorovich 距离，该距离具有很强的几何分析能力。

Aug, 2015

本文针对高维离散量之间的 Wasserstein 距离提出了具有鲁棒性的 “Max-Min” 方案，通过将量投影到一个较低维的子空间来最大化它们之间的距离。此外，我们提出了一种基于熵正则化的算法来解决相关问题，并在实验中显示了其优越性。

Jan, 2019

研究正则化问题的对偶问题，提出了用高斯 - 塞德尔方法和半光滑拟牛顿方法解决的方案，实验证明这两种方法在小正则化参数下表现良好。

Mar, 2019

通过优化传输度量，在嵌入 Hilbert 空间的流形上估计一种衡量方法，并将量化优化和学习理论联系起来，为无监督学习中经典算法（k-means）的性能提供新的概率界限。在分析的过程中，我们得出了新的下界和概率上界，这些上下界适用于广泛的测度范围。

Sep, 2012

本研究介绍了一种新的快速算法类来近似涉及不平衡最优传输的变分问题，其利用熵正则化方案扩展到不平衡的情况，并且可以应用于形状变换、颜色转换和生长模型等各种领域。

Jul, 2016

本文探讨了在概率测度空间 P（X）中，使用最优传输（Wasserstein）几何将被限制为该度量下的测地线段的曲线，以高效地总结该系列测度。我们展示了在最优传输几何中，重要概念可以通过使用 Wasserstein 平均值和微分几何，找到自然的等效物。然而，应用这些想法是具有挑战性的。为了处理数千个测度和实现可扩放的算法，我们建议使用放松的测地线定义和正则化的最优传输距离。本文的方法在将图像视为形状或颜色直方图方面具有重要意义。

Jun, 2015

本文提出一种可有效计算高维数据分布之间优化映射的估计器，使用 Sinkhorn 算法计算最优熵方案的重心投影，兼具计算效率高和统计性能较好的优势。

Sep, 2021

在本文中，我们展示了对后者的一种推广，使用调和指数度量，即间接测量泛函广义的指数族，得到了一个非常方便的折中结果，既有非常快的近似算法，又可控制的稀疏度模式，且自然适用于非平衡最优传输问题的设置。

Sep, 2023

本文提出了一种基于图测度空间的概率测度支持的 Sobolev transport metric， 该度量具有计算速度快和负定性等优点，并且可以用于构建正定核，在文本分类和拓扑数据分析中表现良好。

Feb, 2022

通过加速交替最小化方法，我们提出了一种估计多边际最优传输的复杂度，并使用足够小的正则化参数通过基于熵的正则化方法解决了此问题的近似解，提出了一种新颖的原始 - 对偶分析来重构最佳耦合张量

Apr, 2020