論文の概要: Trajectory Inference with Smooth Schrödinger Bridges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00530v1
• Date: Sat, 01 Mar 2025 15:12:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:24:48.805977
• Title: Trajectory Inference with Smooth Schrödinger Bridges
• Title（参考訳）: Smooth Schrödinger Bridgeによる軌道推定
• Authors: Wanli Hong, Yuliang Shi, Jonathan Niles-Weed,
• Abstract要約: Smooth "odinger Bridges" を導入した。 提案手法は,Schr"odinger Bridge問題における参照過程を滑らかなガウス過程とすることで,先行処理を一般化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.377285165848358
• License:
• Abstract: Motivated by applications in trajectory inference and particle tracking, we introduce Smooth Schr\"odinger Bridges. Our proposal generalizes prior work by allowing the reference process in the Schr\"odinger Bridge problem to be a smooth Gaussian process, leading to more regular and interpretable trajectories in applications. Though na\"ively smoothing the reference process leads to a computationally intractable problem, we identify a class of processes (including the Mat\'ern processes) for which the resulting Smooth Schr\"odinger Bridge problem can be lifted to a simpler problem on phase space, which can be solved in polynomial time. We develop a practical approximation of this algorithm that outperforms existing methods on numerous simulated and real single-cell RNAseq datasets. The code can be found at https://github.com/WanliHongC/Smooth_SB
• Abstract（参考訳）: Smooth Schr\"odinger Bridges を導入する。 提案手法は,Schr\"odinger Bridge問題における参照過程をスムーズなガウス過程とし,より規則的で解釈可能なトラジェクトリを実現することによって,先行研究を一般化する。 参照過程を包括的に滑らかにすることは計算的に難解な問題につながるが、結果のSmooth Schr\"odinger Bridge問題(英語版)が位相空間上のより単純な問題へと持ち上げられ、多項式時間で解けるプロセスのクラス(Mat\'ern Processを含む)を特定する。 本研究では,多数のシミュレーションおよび実シングルセルRNASeqデータセットにおいて,既存の手法より優れているアルゴリズムの実用的な近似法を開発した。 コードはhttps://github.com/WanliHongC/Smooth_SBで確認できる。

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