用于比较模型空间乘积流形的 Gromov-Hausdorff 距离

基于摘要分析。该研究关注机器学习中潜在空间几何的选择：当候选空间由欧氏、双曲或球面空间及其乘积构成时，如何有原则地选择流形分量及其维度。作者引入基于度量几何中 Gromov-Hausdorff 距离的候选潜在几何比较方式，并提出利用所计算的距离构建图搜索空间，以寻找合适的潜在几何。 核心思路是把不同潜在空间结构之间的几何差异用于组织搜索，而不只把各类空间视为互不关联的候选配置。摘要明确将工作重点限定为模型空间之间 Gromov-Hausdorff 距离计算算法的描述及其计算实现，未提供足以判断距离计算精度、计算复杂度或搜索效率的信息，也未说明图的构造细节和搜索目标。 摘要未报告具体数据集、任务指标或相对基线的定量结果，因此目前不能判断这种距离是否带来更好的潜在几何选择或下游性能。距离计算的适用条件、乘积流形之间的处理方式、实验协议、消融及统计信息尚未验证；摘要提及计算实现，但代码公开状态尚未验证。该研究的主要对象是通用机器学习潜在几何选择，并非 EEG 或 BCI；现有材料不足以建立具体迁移路径，已有 EEG 相关工作尚未检索确认。