Articulo de referencia

Número de Betti persistente

En homología persistente , un número de Betti persistente es un análogo multiescala de un número de Betti que rastrea la cantidad de características topológicas que persisten so...

En homología persistente , un número de Betti persistente es un análogo multiescala de un número de Betti que rastrea la cantidad de características topológicas que persisten sobre múltiples parámetros de escala en una filtración . Mientras que el clásiconorteth{\displaystyle n^{th}}El número de Betti es igual al rango de lanorteth{\displaystyle n^{th}}grupo de homología , elnorteth{\displaystyle n^{th}}El número de Betti persistente es el rango de lanorteth{\displaystyle n^{th}}grupo de homología persistente . El concepto de número de Betti persistente fue introducido por Herbert Edelsbrunner , David Letscher y Afra Zomorodian en el artículo de 2002 « Persistencia y simplificación topológica» , uno de los artículos fundamentales en el campo de la homología persistente y el análisis topológico de datos . [ 1 ] [ 2 ] Las aplicaciones del número de Betti persistente aparecen en una variedad de campos, incluyendo el análisis de datos, [ 3 ] el aprendizaje automático, [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] y la física. [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]

Definición

DejarK{\displaystyle K}sea ​​un complejo simplicial y dejemos queF:KR{\displaystyle f:K\to \mathbb {R} }ser una función monótona , es decir, no decreciente. Requerir monotonicidad garantiza que el conjunto de subnivelK(a):=F1(,a]{\displaystyle K(a):=f^{-1}(-\infty ,a]}es un subcomplejo deK{\displaystyle K}a pesar deaR{\displaystyle a\in \mathbb {R} }. Dejando el parámetroa{\displaystyle a}Varían, podemos organizar estos subcomplejos en una secuencia anidada.=K0K1Knorte=K{\displaystyle \emptyset =K_{0}\subseteq K_{1}\subseteq \cdots \subseteq K_{n}=K}para algún número naturalnorte{\displaystyle n}Esta secuencia define una filtración en el complejo .K{\displaystyle K}.

La homología persistente se ocupa de la evolución de las características topológicas a través de una filtración. Para ello, tomando lapagth{\displaystyle p^{th}}grupo de homología de cada complejo en la filtración obtenemos una secuencia de grupos de homología0=Hpag(K0)Hpag(K1)Hpag(Knorte)=Hpag(K){\displaystyle 0=H_{p}(K_{0})\to H_{p}(K_{1})\to \cdots \to H_{p}(K_{n})=H_{p}(K)}que están conectados por homomorfismos inducidos por los mapas de inclusión en la filtración. Al aplicar la homología sobre un cuerpo , obtenemos una secuencia de espacios vectoriales y mapas lineales comúnmente conocidos como un módulo de persistencia .

Para rastrear la evolución de las características homológicas en contraposición a la información topológica estática en cada índice individual, basta con contar el número de clases de homología no triviales que persisten en la filtración, es decir, que permanecen no triviales a través de múltiples parámetros de escala.

Para cadaij{\displaystyle i\leq j}, dejarFpagi,j{\displaystyle f_{p}^{i,j}}denotan el homomorfismo inducidoHpag(Ki)Hpag(Kj){\displaystyle H_{p}(K_{i})\to H_{p}(K_{j})}. Entonces elpagth{\displaystyle p^{th}}Los grupos de homología persistente se definen como las imágenes de cada mapa inducido. Es decir,Hpagi,j:=soyFpagi,j{\displaystyle H_{p}^{i,j}:=\operatorname {im} f_{p}^{i,j}}a pesar de0ijnorte{\displaystyle 0\leq i\leq j\leq n}.

Paralelamente al número de Betti clásico, elpagth{\displaystyle p^{th}}Los números persistentes de Betti son precisamente los rangos de lospagth{\displaystyle p^{th}}grupos de homología persistente, dados por la definiciónβpagi,j:=rangoHpagi,j{\displaystyle \beta _{p}^{i,j}:=\operatorname {rank} H_{p}^{i,j}}. [ 10 ]

Referencias

  1. Perea, Jose A. (2018-10-01). "Una breve historia de la persistencia". arXiv : 1809.03624 [ math.AT ].
  2. Edelsbrunner; Letscher; Zomorodian (2002). "Persistencia y simplificación topológica" . Geometría discreta y computacional . 28 (4): 511– 533. doi : 10.1007/s00454-002-2885-2 . ISSN 0179-5376 . 
  3. Yvinec, M., Chazal, F., Boissonnat, J. (2018). Inferencia geométrica y topológica. pp. 211. Estados Unidos: Cambridge University Press.
  4. Conti, F., Moroni, D., & Pascali, MA (2022). Un pipeline de aprendizaje automático topológico para la clasificación. Mathematics , 10 (17), 3086. https://doi.org/10.3390/math10173086
  5. Krishnapriyan, AS, Montoya, J., Haranczyk, M., Hummelshøj, J., & Morozov, D. (2021, 31 de marzo). El aprendizaje automático con homología persistente e incrustaciones de palabras químicas mejora la precisión de la predicción y la interpretabilidad en estructuras metalorgánicas. arXiv. http://arxiv.org/abs/2010.00532 . Consultado el 28 de octubre de 2023.
  6. Aprendizaje automático y extracción de conocimiento : Primera Conferencia Internacional Interdisciplinaria IFIP TC 5, WG 8.4, 8.9, 12.9, CD-MAKE 2017, Reggio Emilia, Italia, 29 de agosto - 1 de septiembre de 2017, Actas . Andreas Holzinger, Peter Kieseberg, A. Min Tjoa, Edgar R. Weippl. Cham. 2017. págs. 23–24 . ISBN   978-3-319-66808-6OCLC 1005114370 {{cite book}}: CS1 maint: falta el editor de ubicación ( enlace ) CS1 maint: otros ( enlace )
  7. Morfología de la materia condensada : física y geometría de sistemas espacialmente complejos . Klaus R. Mecke, Dietrich Stoyan. Berlín: Springer. 2002. págs. 261–274 . ISBN   978-3-540-45782-4OCLC 266958114 {{cite book}}: CS1 mantenimiento: otros ( enlace )
  8. Makarenko, I., Bushby, P., Fletcher, A., Henderson, R., Makarenko, N., & Shukurov, A. (2018). Análisis de datos topológicos y diagnóstico de la turbulencia magnetohidrodinámica compresible. Journal of Plasma Physics , 84 (4), 735840403. https://doi.org/10.1017/S0022377818000752
  9. Pranav, P., Edelsbrunner, H., van de Weygaert, R., Vegter, G., Kerber, M., Jones, BJT y Wintraecken, M. (2017). La topología de la red cósmica en términos de números de Betti persistentes. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society , 465 (4), 4281–4310. https://doi.org/10.1093/mnras/stw2862
  10. Edelsbrunner, Herbert (2010). Topología computacional : una introducción . J. Harer. Providence, RI: American Mathematical Society. pp. 178–180 . ISBN   978-1-4704-1208-1OCLC 946298151