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最佳运输的几何形状。 (英语) Zbl 0887.49017号

本文讨论了Monge的一个经典(1781)问题,其本质是:设(X,mu)和(Y,nu)是(概率)测度空间,其中,(mu)表示某种商品在不同“地点”的生产分布(X中的X)和该商品在不同地点的消费分布(Y中的Y)。在\(x\乘以y\)上有一个成本函数\(c(x,y)\),表示商品从\(x\)到\(y\)的运输成本。保测度变换表示商品的“分配方案”,导致总运输成本为(C_1(s)=intc(X,s(X))d\mu(X)。Monge的问题在可能的情况下,找到在所有这些\(s)的选择上给出\(C_1(s)\)的最小\(M_1\)的(或an)\(s)。坎托罗维奇问题比Monge的方法更简单的是,在可能的情况下,找到一个以(mu)和(nu)为边距的(X乘以Y)上的度量值(gamma),该度量值给出了所有这些选择中的运输成本(C_2(gamma)=int C(X,Y)d\gamma(X,Y)的最小值(M_2)。
很容易看到\(M_2\leq M_1\),但在某些情况下,\(M_1=M_2\)和\(s\)可以通过\(\gamma\)进行访问。有时,\(s)甚至是唯一确定的,也就是说,对于他们的主要(正)结果,作者将自己限制在\(X,Y\subseteq\mathbb{R}^d\),\(d=1,2,3,\dots\)和两类代价函数:(i)\(c(X,Y)=h(X-Y)\),其中\(h)是严格凸的(相对容易);(ii)\(c(x,y)=l(|x-y|)\),其中\(|\cdot|\)表示在\(\mathbb{R}^d\)上的欧氏距离,其中\。他们还提供了许多可以显式构造(唯一)映射的示例,并且其处理基本上是自包含的。

理学硕士:

49J99型 变分法中的存在性理论与最优控制
91B60型 贸易模型
90B06型 运输、物流和供应链管理
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全文: 内政部

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