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probability measure decomposition
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最优概率测度分解的 Wasserstein 梯度流
我们研究无限维优化问题，即查找将概率测度分解为 K 个概率子测度以最小化受聚类和用户分组应用启发的特定损失函数。我们分析了最优子测度支撑集的结构，并介绍了基于 Wasserstein 梯度流的算法，证明了它们的收敛性。数值结果说明了我们算法
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