LOT Wassmap：Wasserstein空间线性化降维算法

2026年10月12日，arXiv Statistics Machine Learning 发表研究，提出 LOT Wassmap 算法，用于在 Wasserstein 空间中揭示数据集的低维结构，适用于以概率测度而非 R^n 点表示的数据。该算法借助 Sinkhorn 距离与线性化最优传输加速计算，避免构建两两距离矩阵，并在逼近条件下给出嵌入质量保证，包括仅有有限样本的情形。实验显示其嵌入正确且质量随样本量提升，相比依赖两两距离计算的算法显著降低计算成本。这是目前该事件的唯一报道，尚无后续进展或相互矛盾的信息。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。