Tangent space and dimension estimation with the Wasserstein distance

Tangent space and dimension estimation with the Wasserstein distance

Hiển thị phiên bản (1) khác

Consider a set of points sampled independently near a smooth compact submanifold of Euclidean space. We provide mathematically rigorous bounds on the number of sample points required to estimate both the dimension and the tangent spaces of that manifold with high confidence. The algorithm for this e...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục
Những tác giả chính:	Lim, U, Oberhauser, H, Nanda, V
Định dạng:	Journal article
Ngôn ngữ:	English
Được phát hành:	Society for Industrial and Applied Mathematics 2024

Những quyển sách tương tự

Tangent space and dimension estimation with the Wasserstein distance
Bằng: Lim, U, et al.
Được phát hành: (2021)

Wasserstein distance estimates for jump-diffusion processes
Bằng: Breton, Jean-Christophe, et al.
Được phát hành: (2024)

Estimation of Wasserstein distances in the Spiked Transport Model
Bằng: Niles-Weed, Jonathan, et al.
Được phát hành: (2022)

The Quantum Wasserstein Distance of Order 1
Bằng: De Palma, Giacomo, et al.
Được phát hành: (2022)

Explainable AI Using the Wasserstein Distance
Bằng: Shion Samadder Chaudhury, et al.
Được phát hành: (2024-01-01)

Alignment of density maps in Wasserstein distance
Bằng: Amit Singer, et al.
Được phát hành: (2024-01-01)

Wasserstein distance estimates for stochastic integrals by forward-backward stochastic calculus
Bằng: Breton, Jean-Christophe, et al.
Được phát hành: (2022)

Clustering market regimes using the Wasserstein distance
Bằng: Horvath, B, et al.
Được phát hành: (2021)

Correcting nuisance variation using Wasserstein distance
Bằng: Gil Tabak, et al.
Được phát hành: (2020-02-01)

Fused Gromov-Wasserstein Distance for Structured Objects
Bằng: Titouan Vayer, et al.
Được phát hành: (2020-08-01)

Generating Adversarial Samples With Constrained Wasserstein Distance
Bằng: Kedi Wang, et al.
Được phát hành: (2019-01-01)

Gromov-wasserstein averaging of kernel and distance matrices
Bằng: Peyre, Gabriel, et al.
Được phát hành: (2017)

An Empirical Study of Self-Supervised Learning with Wasserstein Distance
Bằng: Makoto Yamada, et al.
Được phát hành: (2024-10-01)

Towards Inverse Modeling of Landscapes Using the Wasserstein Distance
Bằng: M. J. Morris, et al.
Được phát hành: (2023-07-01)

Target detection based on generalized Bures–Wasserstein distance
Bằng: Zhizhong Huang, et al.
Được phát hành: (2023-12-01)

Hydrological objective functions and ensemble averaging with the Wasserstein distance
Bằng: J. C. Magyar, et al.
Được phát hành: (2023-03-01)

Wasserstein Distance-Based Deep Leakage from Gradients
Bằng: Zifan Wang, et al.
Được phát hành: (2023-05-01)

Detecting changes in forced climate attractors with Wasserstein distance
Bằng: Y. Robin, et al.
Được phát hành: (2017-07-01)

Non-parametric threshold for smoothed empirical Wasserstein distance
Bằng: Jia, Zeyu
Được phát hành: (2022)

Fast and Smooth Interpolation on Wasserstein Space
Bằng: Chewi, Sinho, et al.
Được phát hành: (2022)

Learning embeddings into entropic Wasserstein spaces
Bằng: Frogner, C, et al.
Được phát hành: (2021)

Statistical data analysis in the Wasserstein space*
Bằng: Bigot Jérémie
Được phát hành: (2020-01-01)

Optimal energy scheduling for microgrid based on GAIL with Wasserstein distance
Bằng: Kuo Wang, et al.
Được phát hành: (2024-08-01)

Probability Forecast Combination via Entropy Regularized Wasserstein Distance
Bằng: Ryan Cumings-Menon, et al.
Được phát hành: (2020-08-01)

Hyperspectral Anomaly Detection Based on Wasserstein Distance and Spatial Filtering
Bằng: Xiaoyu Cheng, et al.
Được phát hành: (2022-06-01)

Quantum Wasserstein distance based on an optimization over separable states
Bằng: Géza Tóth, et al.
Được phát hành: (2023-10-01)

Open-Set Signal Recognition Based on Transformer and Wasserstein Distance
Bằng: Wei Zhang, et al.
Được phát hành: (2023-02-01)

Wasserstein stability estimates for covariance-preconditioned Fokker–Planck equations
Bằng: Carrillo, JA, et al.
Được phát hành: (2021)

Fast convergence of empirical barycenters in Alexandrov spaces and the Wasserstein space
Bằng: Le Gouic, Thibaut, et al.
Được phát hành: (2022)

Wasserstein Uncertainty Estimation for Adversarial Domain Matching
Bằng: Rui Wang, et al.
Được phát hành: (2022-05-01)

Parameter estimation from aggregate observations: a Wasserstein distance-based sequential Monte Carlo sampler
Bằng: Chen Cheng, et al.
Được phát hành: (2023-08-01)

Least-Squares Estimation of Tangent Space for a Triangular Mesh
Bằng: Min Gyu Choi
Được phát hành: (2024-03-01)

Convergence to equilibrium in Wasserstein distance for damped Euler equations with interaction forces
Bằng: Carrillo de la Plata, JA, et al.
Được phát hành: (2018)

Geometrical aspects of entropy production in stochastic thermodynamics based on Wasserstein distance
Bằng: Muka Nakazato, et al.
Được phát hành: (2021-11-01)

Stable and Fast Deep Mutual Information Maximization Based on Wasserstein Distance
Bằng: Xing He, et al.
Được phát hành: (2023-11-01)

A Wasserstein Distance-Based Cost-Sensitive Framework for Imbalanced Data Classification
Bằng: R. Feng, et al.
Được phát hành: (2023-09-01)

Algebraic groups and their tangent spaces
Bằng: Kua, Manzu Hao Yan
Được phát hành: (2022)

Network consensus in the Wasserstein metric space of probability measures
Bằng: Bishop, AN, et al.
Được phát hành: (2021)

Reconstructing discrete measures from projections. Consequences on the empirical Sliced Wasserstein Distance
Bằng: Tanguy, Eloi, et al.
Được phát hành: (2024-11-01)

Active Distribution Network Expansion Planning Based on Wasserstein Distance and Dual Relaxation
Bằng: Jianchu Liu, et al.
Được phát hành: (2024-06-01)