Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:2503.09887

帮助 | 高级搜索

数学 > 概率

arXiv:2503.09887 (math)
[提交于 2025年3月12日 ]

标题: 关于Sinkhorn半群的收缩性质

标题: On the contraction properties of Sinkhorn semigroups

Authors:O. Deniz Akyildiz, Pierre del Moral, Joaquin Miguez
摘要: 我们开发了一种基于Lyapunov技术的新颖半群收缩分析,以证明Sinkhorn方程在加权Banach空间上的指数收敛性。 该算子理论框架在一般类别的$\phi$-散度以及加权Banach空间中,产生了Sinkhorn迭代 toward Schrödinger桥的指数衰减。 据我们所知,这些是关于熵运输和Sinkhorn算法文献中首次出现的此类结果。 我们还展示了这些结果在多元线性高斯模型以及统计有限混合模型中的影响,包括生成模型中出现的复杂数据分布的高斯核密度估计。
摘要: We develop a novel semigroup contraction analysis based on Lyapunov techniques to prove the exponential convergence of Sinkhorn equations on weighted Banach spaces. This operator-theoretic framework yields exponential decays of Sinkhorn iterates towards Schr\"odinger bridges with respect to general classes of $\phi$-divergences as well as in weighted Banach spaces. To the best of our knowledge, these are the first results of this type in the literature on entropic transport and the Sinkhorn algorithm. We also illustrate the impact of these results in the context of multivariate linear Gaussian models as well as statistical finite mixture models including Gaussian-kernel density estimation of complex data distributions arising in generative models.
主题: 概率 (math.PR) ; 计算 (stat.CO); 机器学习 (stat.ML)
MSC 类: 37M25, 49Q22, 47H09, 60J20, secondary: 37M25, 60J05, 94A17
引用方式: arXiv:2503.09887 [math.PR]
  (或者 arXiv:2503.09887v1 [math.PR] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.09887
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Joaquín Míguez [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2025 年 3 月 12 日 23:05:27 UTC (38 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
math.PR
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-03
切换浏览方式为:
math
stat
stat.CO
stat.ML

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号