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通过莫比乌斯反演提取动态数据中的持久簇。 (英语) 兹伯利07851503

总结:识别和代表集群在时变网络中,当研究自然界、移动设备网络或社交网络中出现的集体行为时,数据尤其重要。基于组合论、范畴论和持久性理论的观点,我们建立了一个用于总结时变网络中簇演化的稳定函数管道其形式为形状图这个形式图可以理解为一个特定的Reeb图\(\mathcal{R}\),它由\(X\)的子集标记。通过以两种不同的方式将Möbius反演应用于形式图,我们获得了图的两个对偶概念:最大群图持久性聚类图,这两个都是“带注释的”条形码的形式。最大组图由相应的时间间隔注释而成最大群–Buchin等人提出的一个概念,这意味着我们承认最大群的概念是广义持久性图作者:Patel。另一方面,持久性聚类图主要是通过在给定的时变网络中用某些合并/分解事件在Reeb图(mathcal{R})的锯齿形条码中注释区间来获得的轨迹分组结构Buchin等人),因此包含的信息比Reeb图(\mathcal{R})更多。

理学硕士:

55N31号 持久同源性及其应用,拓扑数据分析
62R40型 拓扑数据分析
68单位05 计算机图形;计算几何(数字和算法方面)
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