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The entropic optimal (self-)transport problem: Limit distributions for decreasing regularization with application to score function estimation

Gilles Mordant首次提交 2024-12-16 · 修订 2026-04-29 · v2arXiv预印本

熵最优（自）传输问题：正则化递减的极限分布及其在得分函数估计中的应用AI 解读

We study the statistical properties of the entropic optimal (self) transport problem for smooth probability measures. We provide an accurate description of the limit distribution for entropic (self-)potentials and plans as the regularization parameter shrinks with the sample size; this regime is largely unexplored in the prior statistical literature, where $ε$ is typically held fixed. Additionally, we show that a rescaling of the barycentric projection of the empirical…We study the statistical properties of the entropic optimal (self) transport problem for smooth probability measures. We provide an accurate description of the limit distribution for entropic (self-)potentials and plans as the regularization parameter shrinks with the sample size; this regime is largely unexplored in the prior statistical literature, where $ε$ is typically held fixed. Additionally, we show that a rescaling of the barycentric projection of the empirical…

正则化与变量选择

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-13

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