그리디 기법을 사용하여 문자열 최적화 문제를 해결할 때, 최적 해와 그리디 해의 성능 차이를 분석하고 이를 정량화할 수 있는 계산 가능한 성능 하한을 제시한다.
본 연구에서는 매우 일반적이고 광범위한 마르코프 체인 클래스인 Ito 체인을 고려한다. 특히 노이즈가 독립적이고 정규분포가 아닌 경우에도 체인과 해당 확산 사이의 W2 거리를 추정한다. 이를 통해 다양한 특수 사례를 다룰 수 있으며, 일부 경우에는 기존 결과를 개선하거나 새로운 결과를 제시한다.
유계 입력 유계 출력 함수는 선형 부분과 보존 규범 주입적 비선형 부분으로 분해될 수 있다.
OT-Flow는 최적 수송 문제를 해결하기 위해 신경망을 사용하여 연속적이고 가역적인 매핑을 학습하는 생성 모델이다. 이 연구에서는 OT-Flow의 수렴 성질을 분석하여 OT-Flow 솔루션이 최적 수송 문제의 솔루션으로 수렴함을 보였다.