网络间的距离和同构：网络不变量的稳定性和收敛性

@文章{Chowdhury2017DistancesAI，title={网络之间的距离和同构：网络不变量的稳定性和收敛性}，author={Samir Chowdhury和Facundo M{\'e}moli}，journal={应用和计算拓扑杂志}，年份={2017年}，体积={7}，页码={243-361}，url={https://api.semanticscholar.org/CorpusID:253490322}}
描述了一个开发定量稳定网络不变量的统一框架，提供了基本的例子，并给出了该扩展框架中持久同调方法稳定性的现有结果。
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Gromov-Wasserstein和Gromov-Monge距离的比较结果

受度量空间上概率测度之间最优运输距离的Kantorovich公式的启发，Gromov-Wasserstein（GW）距离包含了度量空间上的一系列度量…

系统发育网络的组合拓扑模型与合并图不变量

受拓扑数据分析（TDA）思想的启发，设计了用于可视化系统发育网络和过滤的格图模型，分别称为cliquegram和facegram，它们都是系统发育树图模型的推广。

机器学习中等变算子的广义持久性

这项工作引入了一类基于拓扑持久性泛化的原始神经网络层，允许用户轻松编码特定的数据属性，并测试广义持久性层作为卷积神经网络中的池操作符在MNIST上进行图像分类的性能，Fashion-MNIST和CIFAR-10数据集。

54参考文献

Gromov–Hausdorff距离的一些性质

从实际应用出发，研究了Gromov–Hausdorff距离的一种改进形式，证明了它的一个结构定理，并研究了它与通常概念的拓扑等价性。

持久性模块及其图的接近性

本文提出了新的稳定性结果，这些结果不受现有稳定性结果的限制，并且可以比较定义在不同空间上的函数的持久性图，从而支持持久性概念的各种新应用。

Gromov–Wasserstein距离和对象匹配的度量方法

本文讨论了对Gromov–Hausdorff距离概念的某些修改，其目的是通过证明所建议距离的显式下限来建模和解决对象匹配和比较的实际问题，该距离涉及研究人员先前报告的许多不变量。

函数Dowker定理与非对称网络的持久同调

证明了Dowker定理的一个泛函推广，并以此命名了作者的结构，这表明Dowker持久图特别适合研究非对称网络。

大型网络和图极限

拉兹洛·洛瓦兹（Laszlo Lovasz）就图极限和图同态的令人兴奋的新理论写了一篇令人钦佩的论文，这是大型网络研究中的一个重要领域。

Gromov–Hausdorff距离的计算及其在非刚体形状匹配中的应用

研究表明，在标准复杂性理论假设下，确定两个有限度量空间的Gromov–Hausdorff距离在多项式时间的任何合理界内都不可能近似，并且发现了对实例复杂性有重大影响的度量空间的属性。

稠密图的收敛序列Ⅱ。多路切割和统计物理

我们考虑图序列（Gn），并定义了与这些序列相关的各种收敛概念，包括“左收敛”，“dened是根据小同态的密度…

稠密图的收敛序列Ⅰ：子图频率、度量性质和检验

稳定单纯形滤子的新族

Vietoris-Rips圆形复合体

结果表明，随着r的增加，圆的Vietoris-Rips复数得到了圆、3球、5球、7球……的同伦类型。。。，直到最后它才收缩。
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