Randomized methods for computing optimal transport without regularization and their convergence analysis
The optimal transport (OT) problem can be reduced to a linear programming (LP) problem through discretization. In this paper, we introduced the random block coordinate descent (RBCD) methods to directly solve this LP problem. Our approach involves restricting the potentially large-scale optimization...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Xie, Yue, Wang, Zhongjian, Zhang, Zhiwen |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Physical and Mathematical Sciences |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2024
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/178997 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Provably convergent algorithm for free-support Wasserstein barycenter of continuous non-parametric measures
بواسطة: Chen, Zeyi
منشور في: (2024) -
OPTIMAL TRANSPORT: NUMERICAL OPTIMIZATION AND APPLICATIONS
بواسطة: CHU THI MAI HONG
منشور في: (2023) -
On the stability of the martingale optimal transport problem: a set-valued map approach
بواسطة: Neufeld, Ariel, وآخرون
منشور في: (2022) -
Portfolio Optimization: Some Aspects of Modeling and Computing
بواسطة: Nguyen, Thanh Hai, وآخرون
منشور في: (2018) -
Feasibility and Infeasibility in Optimization: Algorithms and Computational Methods
بواسطة: Chinneck, John W.
منشور في: (2017)