Calibration of Local Volatility Models with Stochastic Interest Rates using Optimal Transport

论文结构严谨，从问题定义、理论基础到方法推导和数值实现，逻辑链条清晰完整，各部分内容关联紧密，支撑了核心论点。

强项: 基于深厚的数学理论（最优传输、对偶理论、PDE理论）进行方法构建。, 提供了详细的理论结果（定理、引理）和证明框架。, 数值方法的步骤概述清晰，描述了关键技术（有限差分、策略迭代、优化）。
弱项: 理论推导复杂且依赖大量外部参考文献，要求读者具备非常高的数学背景。, 数值实现的完整细节并未全部提供，复现可能存在挑战。

提供了坚实的理论证明框架和基于模拟数据的详细数值结果。数值结果在价格匹配和模型特性展示上具有说服力。但由于缺乏实际市场数据验证，对方法在真实世界中的表现评估受限。

将最优传输校准方法成功扩展到包含随机利率的环境，并提出了处理路径依赖和实现维度降低的折现密度概念，这是显著的理论和方法创新。

研究主题是量化金融领域的重要挑战。提出的新方法提供了解决此问题的可行途径，具有潜在的理论和实践影响价值。如果数值实现高效稳定，可能被业界采纳。

强项: 语言正式、精确，术语使用规范。, 引言清晰地阐述了研究背景和问题。, 数值方法部分步骤概述相对清晰。
改进点: 理论推导部分的数学密集度极高，对非专业读者理解构成巨大挑战。, 某些概念（如粘性解）的解释较为简洁，假设读者已有背景知识。, 句子结构在复杂数学表达式中可能显得复杂。