On the Wasserstein distance between mutually singular measures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We study the Wasserstein distance between two measures μ , ν {\mu,\nu} which are mutually singular. In particular, we are interested in minimization problems of the form W ( μ , 𝒜 ) = inf { W ( μ , ν ) : ν ∈ 𝒜 } , W(\mu,\mathcal{A})=\inf\{W(\mu,\nu):\nu\in\mathcal{A}\}, where μ is a given probability and 𝒜 {\mathcal{A}} is contained in the class μ ⊥ {\mu^{\perp}} of probabilities that are singular with respect to μ. Several cases for 𝒜 {\mathcal{A}} are considered; in particular, when 𝒜 {\mathcal{A}} consists of L 1 {L^{1}} densities bounded by a constant, the optimal solution is given by the characteristic function of a domain. Some regularity properties of these optimal domains are also studied. Some numerical simulations are included, as well as the double minimization problem min { P ( B ) + k W ( A , B ) : | A
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».