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Multifidelity Formulations for Triangular Transport

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2026-10-02，arXiv 发表统计机器学习论文，提出多保真度三角传输映射构造方法。利用稀缺高保真与丰富低保真数据，引入层次化组合映射和非层次化单调性保持修正两种策略。数值实验显示有限高保真数据下可改善映射估计，并在下游摊销仿真推断中提升条件采样与不确定性量化。

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论文于 arXiv 发布，提出多保真度三角传输映射方法并验证有效性。

Timeline

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Oct 2, 2026
  1. arXiv · Statistics Machine Learning
    多保真度三角传输映射的构造方法

    提出多保真度方法，从稀缺高保真数据和丰富低保真数据构造三角传输映射。引入层次化组合映射和非层次化单调性保持修正两种策略，数值实验表明在有限高保真数据下可改善映射估计，并在下游摊销仿真推断任务中提升条件采样与不确定性量化。

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