MATLAB实现熵最优传输Sinkhorn-Newton方法代码解读

资源摘要信息:"熵值法matlab代码-sinkhornnewton:论文代码“用于熵最优传输的Sinkhorn-Newton方法”" 本资源摘要信息将详细解释标题和描述中涉及的知识点： 标题中提到的“熵值法matlab代码-sinkhornnewton”指的是一个MATLAB代码库，该库实现了Sinkhorn-Newton方法，这是一种用于解决最优传输问题（optimal transport problem）中熵正则化（entropy regularization）的技术。最优传输问题在统计学、机器学习、图像处理等领域有着广泛的应用。熵正则化技术通过引入熵的概念，将一个原始的非凸问题转化为一个凸优化问题，从而便于求解。 描述中提到的“保守值法matlab代码沉角牛顿”可能是对“熵值法matlab代码-sinkhornnewton”的误解或打字错误。在数学和计算领域，“熵值法”（Entropy method）是一种用于计算多目标决策的权重的方法。在这里，它指的是用于计算最优传输问题的 Sinkhorn 方法，这是一种迭代算法，可以在满足一定约束的条件下，快速计算出两个分布之间的最优传输计划。 MATLAB代码库中包含的关键文件和脚本包括： - driver_sinkhorn.m：一个脚本，用于生成论文中的图1。 - driver_parameters.m：一个脚本，用于生成论文中的图2。 - driver_discretization.m：一个脚本，用于生成论文中的图3。 - sinkhorn.m：这个函数实现了Sinkhorn-Knopp算法，是解决熵最优传输问题的一种方法。 - sinkhorn_newton.m：该函数实现了本文提出的Sinkhorn-Newton方法，是Sinkhorn-Knopp算法的一个改进版本。 - sinkhorn_newton_primal.m：与sinkhorn_newton.m类似，但它仅使用原始变量（primal variables）来实现。 Sinkhorn-Newton方法是基于著名的Sinkhorn-Knopp算法，它通过在每一步迭代中应用牛顿法（Newton's method）来加速收敛。牛顿法是一种迭代方法，用于寻找函数的零点，或求解非线性方程。在这里，它是用来解决最优传输问题的迭代算法中的一个关键步骤。 代码库的作者包括： - 克里斯多夫·布劳（） - 德克·洛伦兹（） - 克里斯汀·克拉森（） - 本尼迪克特·沃思（） 最后，“开源系统”标签表明该代码库是开放给所有人使用的，用户可以自由地使用、修改和分享这段代码。开源代码对于学术研究、教育和技术开发都非常有帮助，因为它促进了知识共享和协作。 文件名称列表“sinkhornnewton-master”表明该代码库位于一个名为sinkhornnewton的主分支中，它可能是用于版本控制的Git的仓库名称。在该仓库中，可以找到所有相关的源代码文件、示例脚本和必要的文档，以支持进一步的研究和开发工作。