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Machine learningTopological data analysis

Omologia persistente

L'omologia persistente è un metodo nell'analisi topologica dei dati che quantifica la struttura topologica multi-scala dei dati tracciando componenti connesse, cicli e vuoti al variare di un parametro di scala. Introdotta da Edelsbrunner, Letscher e Zomorodian nel 2002, codifica le caratteristiche topologiche attraverso le loro scale di nascita e morte, producendo diagrammi di persistenza o codici a barre che fungono da descrittori di forma compatti e indipendenti dalle coordinate. L'approccio è robusto al rumore e fornisce un ponte matematicamente rigoroso tra dati discreti e topologia algebrica.

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Fonti

  1. Edelsbrunner, H., Letscher, D., & Zomorodian, A. (2002). Topological persistence and simplification. Discrete & Computational Geometry, 28(4), 511–533. DOI: 10.1007/s00454-002-2885-2
  2. Carlsson, G. (2009). Topology and data. Bulletin of the American Mathematical Society, 46(2), 255–308. DOI: 10.1090/S0273-0979-09-01249-X

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 2). Persistent Homology (Topological Data Analysis). ScholarGate. https://scholargate.app/it/topology/persistent-homology

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Citato da

ScholarGatePersistent Homology (Persistent Homology (Topological Data Analysis)). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/topology/persistent-homology · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026