本文介绍了一种新的指标——Quasi Manhattan Wasserstein Distance (QMWD)，用于衡量矩阵之间的差异。相比曼哈顿 Wasserstein 距离 (MWD)，QMWD 在保持准确性的同时提供了更好的时间和空间复杂性，特别适用于大型数据集或计算资源有限的情况。