비선형 확률 시스템의 불확실성 전파 문제에서 다른 거리 척도인 Wasserstein 거리를 사용하는 경우에는 몇 가지 장단점이 있습니다.
장점:
더 정확한 거리 측정: Wasserstein 거리는 두 확률 분포 간의 거리를 더 정확하게 측정할 수 있습니다. 특히, 분포의 형태와 모양을 고려하여 거리를 계산하기 때문에 Total Variation보다 더 정교한 정보를 제공할 수 있습니다.
분포의 형태 고려: Wasserstein 거리는 두 분포 간의 매칭을 고려하기 때문에 분포의 형태와 구조를 더 잘 파악할 수 있습니다.
알고리즘의 안정성: Wasserstein 거리는 분포 간의 매칭 문제를 해결하는 최적화 알고리즘을 활용하기 때문에 안정적이고 수렴성이 높을 수 있습니다.
단점:
계산 복잡성: Wasserstein 거리를 계산하는 것은 Total Variation에 비해 계산적으로 더 복잡할 수 있습니다. 특히, 고차원 데이터나 복잡한 분포의 경우 추가적인 계산 비용이 발생할 수 있습니다.
해석의 어려움: Wasserstein 거리는 분포 간의 매칭을 고려하기 때문에 해석이 어려울 수 있습니다. 분포의 형태와 구조를 고려하기 때문에 해석이 복잡해질 수 있습니다.