用于高效重构随机微分方程的平方 Wasserstein-2 距离
概率论
2024-01-23 v1 机器学习
统计方法学
摘要
我们对与两个随机微分方程（SDE）相关的两个概率分布之间的平方 Wasserstein-2（）距离进行了分析。基于此分析，我们提出在从含噪数据中\textit{重构} SDE 时使用基于平方 距离的损失函数。为了证明我们基于 Wasserstein 距离的损失函数的实用性，我们进行了数值实验，展示了我们的方法在重构源于多种应用的 SDE 时的有效性。
关键词
引用
@article{arxiv.2401.11354,
title = {Squared Wasserstein-2 Distance for Efficient Reconstruction of Stochastic Differential Equations},
author = {Mingtao Xia and Xiangting Li and Qijing Shen and Tom Chou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.11354},
year = {2024}
}
备注
37 pages, 5 figures