本文针对最优输送（Optimal transport）理论的计算和统计问题，提出了一种新的基于树度量的方法：树切片 Wasserstein 距离。通过使用随机树评估度量，该方法可以在低或高维空间中自适应地计算 Wasserstein 距离的平均值，并通过正定核与其他基线进行比较。

Feb, 2019

提出一种新的基于 Gromov-Wasserstein 距离的分歧方法，称为 Sliced Gromov-Wasserstein，它可以通过分片方法处理大规模分布，并在实验中证明了其与 GW 相比处理能力更强但计算速度更快。

May, 2019

本文提出了一种新的测量两个概率分布距离的方法 -- 分层切片 Wasserstein 距离（HSW）, 通过研究这种方法的理论性质以及在一些数据集上的比较，我们发现 HSW 在计算代价和生成质量上优于传统的 Sliced Wasserstein 距离。

Sep, 2022

使用广义 Radon 变换定义了一类新的概率测度距离，称为广义 sliced-Wasserstein (GSW) 距离，并给出 GSW 和 max-GSW 距离是否为距离的条件；并在几个生成建模任务中比较了所提出距离的数值性能。

Feb, 2019

提出一种基于能量函数的切片分布，利用其构建一维 Wasserstein 距离而得到 energy-based sliced Waserstein (EBSW) 距离，进行拓扑、统计和计算性质的研究，实验表明该方法在点云梯度流、颜色转移和点云重建等方面具有优异性能。

Apr, 2023

本文提出了一种新的距离度量方法，名为 Distributional Sliced-Wasserstein distance（DSW），其通过寻找在单位球上的一组满足特定正则化约束条件的概率测度来计算，能够平衡探索鲜明的投射方向和投射本身信息的信息量，该方法在生成建模应用中比先前的基于切片的距离具有更好的性能。

Feb, 2020

在这份研究论文中，我们探讨了在已知非欧几里德几何特性的数据上，机器学习方法在黎曼流形上的应用以及最优输运方法在该领域的研究。我们提出了在卡尔曼 - 哈达玛德流形上的分片瓦砾斯坦距离，该方法在欧几里德空间上具有闭合解，并且我们还探索了该方法在其他几何空间的应用，以及近似计算其瓦砾斯坦梯度流的非参数方案。

Mar, 2024

本篇论文介绍了一种基于树状嵌入的 Wasserstein 距离的计算方式，通过 L1 正则化方法来学习树的边缘权重，并通过 Lasso-based 回归问题实现最短路径距离的表示，从而近似计算 1-Wasserstein 距离。通过实验结果，证明了这种方法可以准确地近似 1-Wasserstein 距离。

Jun, 2022

本文提出以切片和非平衡最优运输为基础的一般框架，利用 Frank-Wolfe 型算法来比较正测度，并概述了它们的统计特性。

Jun, 2023

本文提出了一种名为增广矢量切片距离（ASWDs）的新的距离度量方式，通过将样本映射到由神经网络参数化的高维超曲面上，使得它们能够捕获数据分布的复杂结构，实验结果表明，ASWD 在合成和实际问题上均明显优于其他 Wasserstein 变体。

Jun, 2020