論文の概要: Cone-Compatible Monge Geometry for High-Dimensional Ordered Optimal Transport
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.04695v1
- Date: Wed, 03 Jun 2026 10:23:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-04 20:44:18.680133
- Title: Cone-Compatible Monge Geometry for High-Dimensional Ordered Optimal Transport
- Title(参考訳): 高次元最適輸送のためのコーンコンパティブル・モンジュ幾何
- Authors: Lei Luo, Hongliang Zhang, Jian Yang,
- Abstract要約: モンジュ幾何学:閉凸円錐 (K) は(y-xin K) がいつでも位数 (xpreceq_K y) を誘導する
コーン鎖に支持される措置は、量子型閉形式最適結合を許容する。
正準順序鎖分布上で得られたコーン鎖ワッサーシュタイン計量を区別する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 19.464200353746048
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: High-dimensional optimal transport is seldom available in closed form. The one-dimensional case is exceptional because the order of the real line is compatible with convex transport costs, making monotone rearrangement optimal. This paper studies when an analogous Monge structure can be recovered in higher dimensions from a partial order. We introduce a cone-compatible Monge geometry: a closed convex cone (K) induces the order (x\preceq_K y) whenever (y-x\in K), and is compatible with a cost if ordered pairs satisfy a Monge exchange inequality. For squared Mahalanobis costs (c_M(x,y)=(x-y)^\top M(x-y)), we prove a sharp characterization: compatibility holds exactly when (K) is acute under the (M)-inner product, namely (u^\top Mv\ge0) for all (u,v\in K), equivalently (K\subseteq K_M^*). Under this condition, measures supported on cone chains admit a quantile-type closed-form optimal coupling, yielding exact transport under the original ground cost rather than after projection or metric replacement. We distinguish the resulting cone-chain Wasserstein metric on canonically ordered chain distributions from an extended directed cone transport cost on general measures, and develop feasibility, duality, stability, approximation, Gaussian recovery, statistical, and computational results. The theory is complementary to sliced and tree Wasserstein distances: it is not a universal fast surrogate, but a way to obtain interpretable, direction-valid, original-space monotone transport for ordered high-dimensional data.
- Abstract(参考訳): 高次元の最適輸送は閉形式ではほとんど利用できない。
1次元の場合、実線の順序が凸輸送コストと互換性があり、単調な再配置が最適となるため、例外的である。
本稿では, 類似のMonge構造を, 部分的な順序から高次元に復元できる場合について検討する。
閉凸円錐 (K) は、(y-x\in K) がいつでも位数 (x\preceq_K y) を誘導し、順序対がモンジュ交換の不等式を満たす場合のコストと互換性を持つ。
正方形マハラノビスコスト (c_M(x,y)=(x-y)^\top M(x-y)) に対して、互換性は (K) が (M)-インナー積の下で急性であるとき、すなわちすべての (u,v\in K) に対して (u^\top Mv\ge0) が (K\subseteq K_M^*) であるときに正確に成り立つ。
この条件下では、コーン鎖に支持された測度は量子型閉形式最適結合を認め、投射やメートル法置換の後にではなく、原価で正確な輸送をもたらす。
一般測度における拡張指向円錐輸送コストから、正準順序鎖分布上で得られたコーン鎖ワッサースタイン計量を区別し、実現可能性、双対性、安定性、近似、ガウス回復、統計および計算結果を開発する。
この理論は、スライスされた木とワッサーシュタインの距離を補完するものであり、これは普遍的な高速代理ではなく、高次元データに対する解釈可能な、方向価の原空間モノトン輸送を得る方法である。
関連論文リスト
- Convex Distance Operator Transport: A Convex and Geometry-Preserving Formulation [9.94046521985351]
異種領域間の分散を整列する最初の凸最適輸送フレームワークであるConvex Distance Transport Operator (CDOT)を紹介する。
CDOTは、距離と条件付き期待演算子を導入することで集約された距離構造を整列する演算子ベースの正規化を用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-01T10:38:09Z) - Quadratically Regularized Optimal Transport: Localization Bounds and Affine Case Analysis [4.280045284812897]
有向ハウスドルフ距離において、QOT の支持は、$varepsilonfrac1d+2$ よりも早くモンジュグラフの周りに集中できないことを示す。
我々は, 自己輸送に問題を低減し, 近年の自己輸送疎結合結果を適用することにより, $varepsilonfrac1d+2$ の急激な点方向管束を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-23T16:21:03Z) - Entropic Riemannian Neural Optimal Transport [41.69130102668252]
本稿では,内在性エントロピーOTと外乱評価を併用した統合フレームワークを提案する。
私たちのメソッドは、$mathbbS2$, $mathrmSO(3)$, $mathrmSPD(3)$, $mathrmSE(3)$, $mathbbH2$のベンチマーク上で、Euclidean、tangent-space、log-Euclideanのベースラインと一致または改善します。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-05T19:43:03Z) - Regularized Online RLHF with Generalized Bilinear Preferences [68.44113000390544]
一般的な嗜好を伴う文脈的オンラインRLHFの問題を考える。
一般化された双線形選好モデルを用いて、低ランクなスキュー対称行列による選好を捉える。
グリーディポリシーの双対ギャップは推定誤差の正方形によって有界であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-26T15:27:53Z) - Stability and Generalization of Push-Sum Based Decentralized Optimization over Directed Graphs [55.77845440440496]
プッシュベースの分散通信は、情報交換が非対称である可能性のある通信ネットワークの最適化を可能にする。
我々は、グラディエント・プッシュ(SGP)アルゴリズムのための統一的な一様安定性フレームワークを開発する。
重要な技術的要素は、2つの量に束縛された不均衡認識の一般化である。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-24T05:32:03Z) - Mean-Square Analysis with An Application to Optimal Dimension Dependence
of Langevin Monte Carlo [60.785586069299356]
この研究は、2-ワッサーシュタイン距離におけるサンプリング誤差の非同相解析のための一般的な枠組みを提供する。
我々の理論解析は数値実験によってさらに検証される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-08T18:00:05Z) - On Multimarginal Partial Optimal Transport: Equivalent Forms and
Computational Complexity [11.280177531118206]
我々は,少なくとも$n$のサポートを持つ離散的(アンバランスな)測度間のマルチマルジナル部分最適輸送(POT)問題について検討した。
まず、コストテンソルの新たな拡張を通じて、マルチマルジナルな最適輸送問題の観点から、マルチマルジナルPOT問題の2つの等価形式が得られることを証明した。
我々は、ApproxMPOTアルゴリズムが、$tildemathcalO(m3(n+1)m/ varの計算複雑性上界を持つマルチマルジナルPOT問題の最適値を近似できることを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-18T06:46:59Z) - Coordinate Independent Convolutional Networks -- Isometry and Gauge
Equivariant Convolutions on Riemannian Manifolds [70.32518963244466]
平坦空間と比較して大きな複雑さは、コンボリューション核が多様体にどのようなアライメントを適用するべきかが不明確であることである。
コーディネート化の特定の選択は、ネットワークの推論に影響を与えるべきではない、と我々は主張する。
座標独立と重み共有の同時要求は、ネットワーク上の同変要求をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-10T19:54:19Z) - Linear Optimal Transport Embedding: Provable Wasserstein classification
for certain rigid transformations and perturbations [79.23797234241471]
分布の区別は多くの科学分野において重要な問題である。
線形最適輸送(LOT)は分布の空間を$L2$-スペースに埋め込む。
複数の分布分類問題に対するLOTの利点を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-20T19:09:33Z) - Metrizing Weak Convergence with Maximum Mean Discrepancies [88.54422104669078]
本稿では、幅広い種類のカーネルに対する確率測度の弱収束を測る最大平均誤差(MMD)を特徴付ける。
我々は、局所コンパクトで非コンパクトなハウスドルフ空間において、有界連続ボレル可測核 k の MMD が確率測度の弱収束を測ることを証明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-16T15:49:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。