Grupo de homología persistente
En la homología persistente, un grupo de homología persistente es un análogo multiescala de un grupo de homología que captura información sobre la evolución de la características topológicas a través de una filtración de espacios. Mientras que el grupo de homología ordinario representa clases de homología no triviales de un espacio topológico individual, el grupo de homología persistente rastrea solo aquellas clases que siguen siendo no triviales a través de múltiples parámetros en la filtración subyacente. De manera análoga al número de Betti ordinario, los rangos de los grupos de homología persistente se conocen como números de Betti persistentes. Los grupos de homología persistente fueron introducidos por primera vez por Herbert Edelsbrunner, David Letscher y Afra Zomorodian en un artículo de 2002 Topological Persistence and Simplification, uno de los artículos fundamentales en los campos de la homología persistente y el análisis de datos topológicos, [1] basado en gran medida en los códigos de barras persistente y el algoritmo de persistencia, que fueron descritos por primera vez por Serguei Barannikov en el artículo de 1994. [2] Desde entonces, el estudio de los grupos de homología persistente ha dado lugar a aplicaciones en ciencia de datos, [3] aprendizaje automático, [4] ciencia de los materiales, [5] biología, [6] [7] y economía. [8]
Definición
Dejar sea un complejo simplicial, y sea sea una función monótona de valor real. Entonces, para algunos valores los conjuntos de subniveles producir una secuencia de subcomplejos anidados conocido como filtración de .
Aplicando La homología con cada complejo produce una secuencia de grupos de homología. conectados por homomorfismos inducidos por los mapas de inclusión de la filtración subyacente. Cuando se toma la homología sobre un campo, obtenemos una secuencia de espacios vectoriales y mapas lineales conocida como módulo de persistencia.
Dejar sea el homomorfismo inducido por la inclusión . Entonces el Los grupos de homología persistente se definen como las imágenes a pesar de . En particular, el grupo de homología persistente .
Más precisamente, la El grupo de homología persistente se puede definir como , dónde y son los grupos estándar de ciclo p y de límite p, respectivamente. [9]
Nacimiento y muerte de las clases de homología
A veces los elementos de se describen como las clases de homología que "nacen" en o antes y que aún no han "muerto" entrando . Estas nociones pueden precisarse de la siguiente manera: Una clase de homología Se dice que nació en si no está contenido en la imagen del grupo de homología persistente anterior, es decir, . En cambio, Se dice que muere entrando si se subsume (es decir, se fusiona con) otra clase más antigua a medida que la secuencia procede desde . Es decir, pero . La determinación de que una clase más antigua persiste si se fusiona con una clase más joven, en lugar de lo contrario, a veces se conoce como la Regla de los Ancianos. [10] [11]
Los índices en el que una clase de homología nace y muere entrando se conocen como índices de nacimiento y muerte de . La diferencia se conoce como el índice de persistencia de , mientras que la diferencia correspondiente En función de los valores correspondientes a esos índices se conoce como persistencia de . Si no existe ningún índice en el que muere, se le asigna un índice de muerte infinito. Así, la persistencia de cada clase se puede representar como un intervalo en la línea real extendida. de cualquiera de las formas o . Dado que, en el caso de un campo infinito, el número infinito de clases siempre tiene la misma persistencia, la colección de todas las clases de dichos intervalos no da multiplicidades significativas para un multiconjunto de intervalos. En cambio, tales multiplicidades y un multiconjunto de intervalos en la línea real extendida están dados por el teorema de estructura de homología de persistencia. [2] Este conjunto múltiple se conoce como código de barras de persistencia. [12]
Forma canónica
Concretamente, el teorema de estructura establece que para cualquier complejo filtrado sobre un campo , existe una transformación lineal que preserva la filtración y convierte el complejo filtrado en la llamada forma canónica, una suma directa definida canónicamente de complejos filtrados de dos tipos: complejos bidimensionales con homología trivial y complejos unidimensionales con diferenciales triviales . [2]
Diagrama de persistencia

Geométricamente, un código de barras se puede trazar como un conjunto múltiple de puntos (con coordenadas posiblemente infinitas) en el plano extendido . Según las definiciones anteriores, cada punto estará por encima de la diagonal, y la distancia a la diagonal es exactamente igual a la persistencia de los tiempos de clase correspondientes . Esta construcción se conoce como diagrama de persistencia y proporciona una forma de visualizar la estructura de la persistencia de las clases de homología en la secuencia de grupos de homología persistentes. [1]
Referencias
- ↑ a b Edelsbrunner; Letscher; Zomorodian (2002). «Topological Persistence and Simplification». Discrete & Computational Geometry (en inglés) 28 (4): 511-533. ISSN 0179-5376. doi:10.1007/s00454-002-2885-2.
- ↑ a b c Barannikov, Sergey (1994). «Framed Morse complex and its invariants». Advances in Soviet Mathematics. ADVSOV 21: 93-115. ISBN 9780821802373. doi:10.1090/advsov/021/03.
- ↑ Chen, Li M. (2015). Mathematical problems in data science : theoretical and practical methods. Zhixun Su, Bo Jiang. Cham. pp. 120-124. ISBN 978-3-319-25127-1. OCLC 932464024.
- ↑ Machine Learning and Knowledge Extraction : First IFIP TC 5, WG 8.4, 8.9, 12.9 International Cross-Domain Conference, CD-MAKE 2017, Reggio, Italy, August 29 - September 1, 2017, Proceedings. Andreas Holzinger, Peter Kieseberg, A. Min Tjoa, Edgar R. Weippl. Cham. 2017. pp. 23-24. ISBN 978-3-319-66808-6. OCLC 1005114370.
- ↑ Hirata, Akihiko (2016). Structural analysis of metallic glasses with computational homology. Kaname Matsue, Mingwei Chen. Japan. pp. 63-65. ISBN 978-4-431-56056-2. OCLC 946084762.
- ↑ Moraleda, Rodrigo Rojas (2020). Computational topology for biomedical image and data analysis : theory and applications. Nektarios A. Valous, Wei Xiong, Niels Halama. Boca Raton, FL. ISBN 978-0-429-81099-2. OCLC 1108919429.
- ↑ Rabadán, Raúl (2020). Topological data analysis for genomics and evolution : topology in biology. Andrew J. Blumberg. Cambridge, United Kingdom. pp. 132-158. ISBN 978-1-316-67166-5. OCLC 1129044889.
- ↑ Yen, Peter Tsung-Wen; Cheong, Siew Ann (2021). «Using Topological Data Analysis (TDA) and Persistent Homology to Analyze the Stock Markets in Singapore and Taiwan». Frontiers in Physics 9: 20. Bibcode:2021FrP.....9...20Y. ISSN 2296-424X. doi:10.3389/fphy.2021.572216.
- ↑ Edelsbrunner, Herbert (2010). Computational topology : an introduction. J. Harer. Providence, R.I.: American Mathematical Society. pp. 149-153. ISBN 978-0-8218-4925-5. OCLC 427757156.
- ↑ Nielsen, Frank, ed. (2021). Progress in information geometry : theory and applications. Cham. p. 224. ISBN 978-3-030-65459-7. OCLC 1243544872.
- ↑ Oudot, Steve Y. (2015). Persistence theory : from quiver representations to data analysis. Providence, Rhode Island. pp. 2-3. ISBN 978-1-4704-2545-6. OCLC 918149730.
- ↑ Ghrist, Robert (2008). «Barcodes: The persistent topology of data». Bulletin of the American Mathematical Society (en inglés) 45 (1): 61-75. ISSN 0273-0979. doi:10.1090/S0273-0979-07-01191-3.