研究目标分布变化时概率流微分方程的稳定性

Stability of the Kim--Milman flow map

• 用相对Fisher信息度量目标分布扰动对流映射的影响
• 证明了流映射在相对Fisher信息下具有稳定性
• 适合从事生成模型理论分析的研究者阅读

本文简短地刻画了Kim--Milman流映射（又称概率流常微分方程）在目标测度扰动下的稳定性，以相对Fisher信息为度量标准。通过分析流映射对目标分布变化的敏感性，建立了其在相对Fisher信息意义下的稳定性条件。该结果为基于概率流的生成模型提供了理论支持。

原文摘要 · Abstract (English)

In this short note, we characterize stability of the Kim--Milman flow map -- also known as the probability flow ODE -- with respect to variations in the target measure in relative Fisher information.

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