“最优传输”（optimal transport）是一种数学与优化理论，用来研究如何以最小代价把“质量/资源”（例如土堆、概率分布、货物）从一个分布搬运到另一个分布。它常用于概率论、机器学习（如Wasserstein距离）、经济学与图像处理等领域。该术语也可泛指“在约束下实现最优搬运/匹配”的思想。
/ˈɑːptɪməl ˈtrænspɔːrt/（美式常见）
/ˈɒptɪməl ˈtrænspɔːt/（英式常见）
We use optimal transport to compare two probability distributions.
我们用最优传输来比较两个概率分布。
By framing the problem as optimal transport, the researchers derived a stable algorithm that aligns images while minimizing geometric distortion.
研究者把问题表述为最优传输，从而推导出一种稳定算法，在尽量减少几何形变的同时对齐图像。
“optimal”来自拉丁语 optimus（“最好的”），表示“最优的”；“transport”来自拉丁语 transportare（“搬运、运送”，由 *trans-*“穿过” + portare“携带”构成）。合在一起，“optimal transport”字面意思就是“以最优方式进行搬运”。在数学史上，它与18世纪的“土堆搬运问题”（Monge问题）以及后来的Kantorovich松弛形式密切相关。
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