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7880 64 73 5c 6e 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d ds\n----------------------------
78a0 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 5c 6e 5c -----------------------------\n\
78c0 6e 22 0a 20 20 20 20 20 20 5d 0a 20 20 20 20 7d 2c 0a 20 20 20 20 7b 0a 20 20 20 20 20 20 22 63 n".......].....},.....{......."c
78e0 65 6c 6c 5f 74 79 70 65 22 3a 20 22 63 6f 64 65 22 2c 0a 20 20 20 20 20 20 22 65 78 65 63 75 74 ell_type":."code",......."execut
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7960 20 20 20 20 20 22 73 6f 75 72 63 65 22 3a 20 5b 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 22 70 6c 2e 66 69 67 ....."source":.[........."pl.fig
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79e0 73 74 27 29 5c 6e 70 6c 2e 78 74 69 63 6b 73 28 5b 5d 29 5c 6e 70 6c 2e 79 74 69 63 6b 73 28 5b st')\npl.xticks([])\npl.yticks([
7a00 5d 29 5c 6e 70 6c 2e 74 69 74 6c 65 28 27 4f 70 74 69 6d 61 6c 20 63 6f 75 70 6c 69 6e 67 5c 5c ])\npl.title('Optimal.coupling\\
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7aa0 6e 70 6c 2e 74 69 74 6c 65 28 27 4f 70 74 69 6d 61 6c 20 63 6f 75 70 6c 69 6e 67 5c 5c 6e 53 69 npl.title('Optimal.coupling\\nSi
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7ce0 73 61 6d 70 6c 65 73 5f 6d 61 74 28 58 73 2c 20 58 74 2c 20 6f 74 5f 73 69 6e 6b 68 6f 72 6e 2e samples_mat(Xs,.Xt,.ot_sinkhorn.
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7da0 67 65 74 20 73 61 6d 70 6c 65 73 27 29 5c 6e 70 6c 2e 78 74 69 63 6b 73 28 5b 5d 29 5c 6e 70 6c get.samples')\npl.xticks([])\npl
7dc0 2e 79 74 69 63 6b 73 28 5b 5d 29 5c 6e 70 6c 2e 74 69 74 6c 65 28 27 4d 61 69 6e 20 63 6f 75 70 .yticks([])\npl.title('Main.coup
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7f80 20 20 20 20 20 20 22 63 65 6c 6c 5f 74 79 70 65 22 3a 20 22 6d 61 72 6b 64 6f 77 6e 22 2c 0a 20 ......"cell_type":."markdown",..
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ccc0 6d 65 74 61 64 61 74 61 22 3a 20 7b 0a 20 20 20 20 20 20 20 20 22 63 6f 6c 6c 61 70 73 65 64 22 metadata":.{........."collapsed"
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cda0 20 20 62 61 74 63 68 5f 73 69 7a 65 2c 20 6e 75 6d 49 74 65 72 6d 61 78 2c 5c 6e 20 20 20 20 20 ..batch_size,.numItermax,\n.....
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cde0 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 6c 72 2c 20 6c 6f 67 3d 6c 6f 67 29 ....................lr,.log=log)
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cec0 65 20 53 69 6e 6b 68 6f 72 6e 20 61 6c 67 6f 72 69 74 68 6d 5c 6e 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d 2d e.Sinkhorn.algorithm\n----------
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f920 2d 2d 2d 2d 2d 2d 5c 6e 5c 6e 22 0a 20 20 20 20 20 20 5d 0a 20 20 20 20 7d 2c 0a 20 20 20 20 7b ------\n\n".......].....},.....{
f940 0a 20 20 20 20 20 20 22 63 65 6c 6c 5f 74 79 70 65 22 3a 20 22 63 6f 64 65 22 2c 0a 20 20 20 20 ......."cell_type":."code",.....
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fa80 74 69 63 6b 73 28 5b 5d 29 5c 6e 70 6c 2e 74 69 74 6c 65 28 27 4f 70 74 69 6d 61 6c 20 63 6f 75 ticks([])\npl.title('Optimal.cou
faa0 70 6c 69 6e 67 5c 5c 6e 45 4d 44 54 72 61 6e 73 70 6f 72 74 27 29 5c 6e 5c 6e 70 6c 2e 73 75 62 pling\\nEMDTransport')\n\npl.sub
fac0 70 6c 6f 74 28 32 2c 20 34 2c 20 32 29 5c 6e 70 6c 2e 69 6d 73 68 6f 77 28 6f 74 5f 73 69 6e 6b plot(2,.4,.2)\npl.imshow(ot_sink
fae0 68 6f 72 6e 2e 63 6f 75 70 6c 69 6e 67 5f 2c 20 2a 2a 70 61 72 61 6d 5f 69 6d 67 29 5c 6e 70 6c horn.coupling_,.**param_img)\npl
fb00 2e 78 74 69 63 6b 73 28 5b 5d 29 5c 6e 70 6c 2e 79 74 69 63 6b 73 28 5b 5d 29 5c 6e 70 6c 2e 74 .xticks([])\npl.yticks([])\npl.t
fb20 69 74 6c 65 28 27 4f 70 74 69 6d 61 6c 20 63 6f 75 70 6c 69 6e 67 5c 5c 6e 53 69 6e 6b 68 6f 72 itle('Optimal.coupling\\nSinkhor
fb40 6e 54 72 61 6e 73 70 6f 72 74 27 29 5c 6e 5c 6e 70 6c 2e 73 75 62 70 6c 6f 74 28 32 2c 20 34 2c nTransport')\n\npl.subplot(2,.4,
fb60 20 33 29 5c 6e 70 6c 2e 69 6d 73 68 6f 77 28 6f 74 5f 6c 70 6c 31 2e 63 6f 75 70 6c 69 6e 67 5f .3)\npl.imshow(ot_lpl1.coupling_
fb80 2c 20 2a 2a 70 61 72 61 6d 5f 69 6d 67 29 5c 6e 70 6c 2e 78 74 69 63 6b 73 28 5b 5d 29 5c 6e 70 ,.**param_img)\npl.xticks([])\np
fba0 6c 2e 79 74 69 63 6b 73 28 5b 5d 29 5c 6e 70 6c 2e 74 69 74 6c 65 28 27 4f 70 74 69 6d 61 6c 20 l.yticks([])\npl.title('Optimal.
fbc0 63 6f 75 70 6c 69 6e 67 5c 5c 6e 53 69 6e 6b 68 6f 72 6e 4c 70 6c 31 54 72 61 6e 73 70 6f 72 74 coupling\\nSinkhornLpl1Transport
fbe0 27 29 5c 6e 5c 6e 70 6c 2e 73 75 62 70 6c 6f 74 28 32 2c 20 34 2c 20 34 29 5c 6e 70 6c 2e 69 6d ')\n\npl.subplot(2,.4,.4)\npl.im
fc00 73 68 6f 77 28 6f 74 5f 6c 31 6c 32 2e 63 6f 75 70 6c 69 6e 67 5f 2c 20 2a 2a 70 61 72 61 6d 5f show(ot_l1l2.coupling_,.**param_
fc20 69 6d 67 29 5c 6e 70 6c 2e 78 74 69 63 6b 73 28 5b 5d 29 5c 6e 70 6c 2e 79 74 69 63 6b 73 28 5b img)\npl.xticks([])\npl.yticks([
fc40 5d 29 5c 6e 70 6c 2e 74 69 74 6c 65 28 27 4f 70 74 69 6d 61 6c 20 63 6f 75 70 6c 69 6e 67 5c 5c ])\npl.title('Optimal.coupling\\
fc60 6e 53 69 6e 6b 68 6f 72 6e 4c 31 6c 32 54 72 61 6e 73 70 6f 72 74 27 29 5c 6e 5c 6e 70 6c 2e 73 nSinkhornL1l2Transport')\n\npl.s
fc80 75 62 70 6c 6f 74 28 32 2c 20 34 2c 20 35 29 5c 6e 70 6c 2e 73 63 61 74 74 65 72 28 58 74 5b 3a ubplot(2,.4,.5)\npl.scatter(Xt[:
fca0 2c 20 30 5d 2c 20 58 74 5b 3a 2c 20 31 5d 2c 20 63 3d 79 74 2c 20 6d 61 72 6b 65 72 3d 27 6f 27 ,.0],.Xt[:,.1],.c=yt,.marker='o'
fcc0 2c 5c 6e 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 6c 61 62 65 6c 3d 27 54 61 72 67 65 74 20 73 61 6d 70 ,\n...........label='Target.samp
fce0 6c 65 73 27 2c 20 61 6c 70 68 61 3d 30 2e 33 29 5c 6e 70 6c 2e 73 63 61 74 74 65 72 28 74 72 61 les',.alpha=0.3)\npl.scatter(tra
fd00 6e 73 70 5f 58 73 5f 65 6d 64 5b 3a 2c 20 30 5d 2c 20 74 72 61 6e 73 70 5f 58 73 5f 65 6d 64 5b nsp_Xs_emd[:,.0],.transp_Xs_emd[
fd20 3a 2c 20 31 5d 2c 20 63 3d 79 73 2c 5c 6e 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 6d 61 72 6b 65 72 3d :,.1],.c=ys,\n...........marker=
fd40 27 2b 27 2c 20 6c 61 62 65 6c 3d 27 54 72 61 6e 73 70 20 73 61 6d 70 6c 65 73 27 2c 20 73 3d 33 '+',.label='Transp.samples',.s=3
fd60 30 29 5c 6e 70 6c 2e 78 74 69 63 6b 73 28 5b 5d 29 5c 6e 70 6c 2e 79 74 69 63 6b 73 28 5b 5d 29 0)\npl.xticks([])\npl.yticks([])
fd80 5c 6e 70 6c 2e 74 69 74 6c 65 28 27 54 72 61 6e 73 70 6f 72 74 65 64 20 73 61 6d 70 6c 65 73 5c \npl.title('Transported.samples\
fda0 5c 6e 45 6d 64 54 72 61 6e 73 70 6f 72 74 27 29 5c 6e 70 6c 2e 6c 65 67 65 6e 64 28 6c 6f 63 3d \nEmdTransport')\npl.legend(loc=
fdc0 5c 22 6c 6f 77 65 72 20 6c 65 66 74 5c 22 29 5c 6e 5c 6e 70 6c 2e 73 75 62 70 6c 6f 74 28 32 2c \"lower.left\")\n\npl.subplot(2,
fde0 20 34 2c 20 36 29 5c 6e 70 6c 2e 73 63 61 74 74 65 72 28 58 74 5b 3a 2c 20 30 5d 2c 20 58 74 5b .4,.6)\npl.scatter(Xt[:,.0],.Xt[
fe00 3a 2c 20 31 5d 2c 20 63 3d 79 74 2c 20 6d 61 72 6b 65 72 3d 27 6f 27 2c 5c 6e 20 20 20 20 20 20 :,.1],.c=yt,.marker='o',\n......
fe20 20 20 20 20 20 6c 61 62 65 6c 3d 27 54 61 72 67 65 74 20 73 61 6d 70 6c 65 73 27 2c 20 61 6c 70 .....label='Target.samples',.alp
fe40 68 61 3d 30 2e 33 29 5c 6e 70 6c 2e 73 63 61 74 74 65 72 28 74 72 61 6e 73 70 5f 58 73 5f 73 69 ha=0.3)\npl.scatter(transp_Xs_si
fe60 6e 6b 68 6f 72 6e 5b 3a 2c 20 30 5d 2c 20 74 72 61 6e 73 70 5f 58 73 5f 73 69 6e 6b 68 6f 72 6e nkhorn[:,.0],.transp_Xs_sinkhorn
fe80 5b 3a 2c 20 31 5d 2c 20 63 3d 79 73 2c 5c 6e 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 6d 61 72 6b 65 72 [:,.1],.c=ys,\n...........marker
fea0 3d 27 2b 27 2c 20 6c 61 62 65 6c 3d 27 54 72 61 6e 73 70 20 73 61 6d 70 6c 65 73 27 2c 20 73 3d ='+',.label='Transp.samples',.s=
fec0 33 30 29 5c 6e 70 6c 2e 78 74 69 63 6b 73 28 5b 5d 29 5c 6e 70 6c 2e 79 74 69 63 6b 73 28 5b 5d 30)\npl.xticks([])\npl.yticks([]
fee0 29 5c 6e 70 6c 2e 74 69 74 6c 65 28 27 54 72 61 6e 73 70 6f 72 74 65 64 20 73 61 6d 70 6c 65 73 )\npl.title('Transported.samples
ff00 5c 5c 6e 53 69 6e 6b 68 6f 72 6e 54 72 61 6e 73 70 6f 72 74 27 29 5c 6e 5c 6e 70 6c 2e 73 75 62 \\nSinkhornTransport')\n\npl.sub
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ff40 30 5d 2c 20 58 74 5b 3a 2c 20 31 5d 2c 20 63 3d 79 74 2c 20 6d 61 72 6b 65 72 3d 27 6f 27 2c 5c 0],.Xt[:,.1],.c=yt,.marker='o',\
ff60 6e 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 6c 61 62 65 6c 3d 27 54 61 72 67 65 74 20 73 61 6d 70 6c 65 n...........label='Target.sample
ff80 73 27 2c 20 61 6c 70 68 61 3d 30 2e 33 29 5c 6e 70 6c 2e 73 63 61 74 74 65 72 28 74 72 61 6e 73 s',.alpha=0.3)\npl.scatter(trans
ffa0 70 5f 58 73 5f 6c 70 6c 31 5b 3a 2c 20 30 5d 2c 20 74 72 61 6e 73 70 5f 58 73 5f 6c 70 6c 31 5b p_Xs_lpl1[:,.0],.transp_Xs_lpl1[
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ffe0 27 2b 27 2c 20 6c 61 62 65 6c 3d 27 54 72 61 6e 73 70 20 73 61 6d 70 6c 65 73 27 2c 20 73 3d 33 '+',.label='Transp.samples',.s=3
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100c0 70 6c 65 73 27 2c 20 61 6c 70 68 61 3d 30 2e 33 29 5c 6e 70 6c 2e 73 63 61 74 74 65 72 28 74 72 ples',.alpha=0.3)\npl.scatter(tr
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16220 20 20 43 20 3d 20 43 20 2d 20 48 5c 6e 20 20 20 20 43 20 3d 20 6e 70 2e 6d 69 6e 69 6d 75 6d 28 ..C.=.C.-.H\n....C.=.np.minimum(
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162a0 20 43 5c 6e 5c 6e 5c 6e 64 65 66 20 62 75 69 6c 64 5f 6e 6f 69 73 79 5f 63 69 72 63 75 6c 61 72 .C\n\n\ndef.build_noisy_circular
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16520 20 20 20 20 20 69 66 20 69 20 3c 3d 20 4e 20 2d 20 33 3a 5c 6e 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 .....if.i.<=.N.-.3:\n...........
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16580 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 67 2e 61 64 64 5f 65 64 67 65 28 69 2c ...................g.add_edge(i,
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17bc0 31 5c 6e 5c 6e 61 2c 20 62 20 3d 20 6f 74 2e 75 6e 69 66 28 6e 29 2c 20 6f 74 2e 75 6e 69 66 28 1\n\na,.b.=.ot.unif(n),.ot.unif(
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19c20 74 65 72 69 6f 72 2d 70 6f 69 6e 74 27 2c 20 76 65 72 62 6f 73 65 3d 54 72 75 65 29 5c 6e 6f 74 terior-point',.verbose=True)\not
19c40 2e 74 6f 63 28 29 5c 6e 5c 6e 70 6c 2e 66 69 67 75 72 65 28 32 29 5c 6e 70 6c 2e 63 6c 66 28 29 .toc()\n\npl.figure(2)\npl.clf()
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19ca0 70 6c 6f 74 28 78 2c 20 41 5b 3a 2c 20 69 5d 29 5c 6e 70 6c 2e 74 69 74 6c 65 28 27 44 69 73 74 plot(x,.A[:,.i])\npl.title('Dist
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19e20 20 22 6d 65 74 61 64 61 74 61 22 3a 20 7b 7d 2c 0a 20 20 20 20 20 20 22 73 6f 75 72 63 65 22 3a ."metadata":.{},......."source":
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19e80 20 20 20 22 63 65 6c 6c 5f 74 79 70 65 22 3a 20 22 63 6f 64 65 22 2c 0a 20 20 20 20 20 20 22 65 ..."cell_type":."code",......."e
19ea0 78 65 63 75 74 69 6f 6e 5f 63 6f 75 6e 74 22 3a 20 6e 75 6c 6c 2c 0a 20 20 20 20 20 20 22 6d 65 xecution_count":.null,......."me
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19fe0 5c 6e 6e 5f 64 69 73 74 72 69 62 75 74 69 6f 6e 73 20 3d 20 41 2e 73 68 61 70 65 5b 31 5d 5c 6e \nn_distributions.=.A.shape[1]\n
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1a0a0 75 74 69 6f 6e 73 29 3a 5c 6e 20 20 20 20 70 6c 2e 70 6c 6f 74 28 78 2c 20 41 5b 3a 2c 20 69 5d utions):\n....pl.plot(x,.A[:,.i]
1a0c0 29 5c 6e 70 6c 2e 74 69 74 6c 65 28 27 44 69 73 74 72 69 62 75 74 69 6f 6e 73 27 29 5c 6e 70 6c )\npl.title('Distributions')\npl
1a0e0 2e 74 69 67 68 74 5f 6c 61 79 6f 75 74 28 29 5c 6e 5c 6e 5c 6e 23 25 25 20 62 61 72 79 63 65 6e .tight_layout()\n\n\n#%%.barycen
1a100 74 65 72 20 63 6f 6d 70 75 74 61 74 69 6f 6e 5c 6e 5c 6e 61 6c 70 68 61 20 3d 20 30 2e 35 20 20 ter.computation\n\nalpha.=.0.5..
1a120 23 20 30 3c 3d 61 6c 70 68 61 3c 3d 31 5c 6e 77 65 69 67 68 74 73 20 3d 20 6e 70 2e 61 72 72 61 #.0<=alpha<=1\nweights.=.np.arra
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1a280 61 72 79 5f 77 61 73 73 32 5d 5d 29 5c 6e 5c 6e 70 6c 2e 66 69 67 75 72 65 28 32 29 5c 6e 70 6c ary_wass2]])\n\npl.figure(2)\npl
1a2a0 2e 63 6c 66 28 29 5c 6e 70 6c 2e 73 75 62 70 6c 6f 74 28 32 2c 20 31 2c 20 31 29 5c 6e 66 6f 72 .clf()\npl.subplot(2,.1,.1)\nfor
1a2c0 20 69 20 69 6e 20 72 61 6e 67 65 28 6e 5f 64 69 73 74 72 69 62 75 74 69 6f 6e 73 29 3a 5c 6e 20 .i.in.range(n_distributions):\n.
1a2e0 20 20 20 70 6c 2e 70 6c 6f 74 28 78 2c 20 41 5b 3a 2c 20 69 5d 29 5c 6e 70 6c 2e 74 69 74 6c 65 ...pl.plot(x,.A[:,.i])\npl.title
1a300 28 27 44 69 73 74 72 69 62 75 74 69 6f 6e 73 27 29 5c 6e 5c 6e 70 6c 2e 73 75 62 70 6c 6f 74 28 ('Distributions')\n\npl.subplot(
1a320 32 2c 20 31 2c 20 32 29 5c 6e 70 6c 2e 70 6c 6f 74 28 78 2c 20 62 61 72 79 5f 6c 32 2c 20 27 72 2,.1,.2)\npl.plot(x,.bary_l2,.'r
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