arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新
arXiv 2310.06263math.AT
收藏

度量空间的持久 Sullivan 极小模型

Persistent Sullivan Minimal Models of Metric Spaces

Ling Zhou

AI总结:

本文提出持久 Sullivan 极小模型将经典有理同伦论扩展至拓扑数据分析,证明了其在 CDGAs 同伦范畴中的交错距离稳定性,并提供了比持久同调更具辨别力的不变量及更尖锐的 Gromov-Hausdorff 距离下界。

摘要:

我们通过引入持久拓扑空间的持久 Sullivan 极小模型,将经典的有理同伦论工具扩展到拓扑数据分析。我们的主要结果确立了 CDGAs 同伦范畴中此类模型间的交错距离,相对于底层空间的同伦交错距离是稳定的。对于度量空间的 Vietoris-Rips 滤波,这产生了比持久同调更具辨别力的新持久不变量。我们进一步证明,这些模型为 Gromov-Hausdorff 距离提供了比持久同调或持久有理同伦群获得的更尖锐的下界。

英文摘要:

We extend classical tools from rational homotopy theory to topological data analysis by introducing persistent Sullivan minimal models of persistent topological spaces. Our main result establishes that the interleaving distance between such models in the homotopy category of CDGAs is stable with respect to the homotopy interleaving distance of the underlying spaces. For Vietoris-Rips filtrations of metric spaces, this yields new persistent invariants that are more discriminative than persistent homology. We further show that these models provide sharper lower bounds for the Gromov-Hausdorff distance than those obtained from persistent homology or persistent rational homotopy groups.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

↑