Ripserer.jl: flexible and efficient persistent homology computation in Julia
Ripserer.jl: flexible and efficient persistent homology computation in Julia
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Ripserer.jl：Julia 中灵活高效的持久同源计算
DOI：
10.21105/joss.02614
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Matija Čufar
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Matija Čufar
持续同源（Edelsbrunner & Harer, 2008）是一种相对较新的计算技术，它从各种数据集中提取拓扑信息。该拓扑信息使我们能够很好地了解数据的全局形状，并向我们描述其局部几何形状。自推出以来，它已被用于各种应用，包括生物学（Bernoff & Topaz, 2016），材料科学（Lee et al., 2017），信号处理（Tralie, 2016）和计算机视觉（Asaad & Jassim, 2017）。持久同源所面临的一个问题是，它必须处理非常大的组合结构。最近的算法进步采用了各种计算捷径来克服这个问题。
Persistent homology (Edelsbrunner & Harer, 2008) is a relatively recent computational technique that extracts topological information from various kinds of datasets. This topological information gives us a good overview of the global shape of the data as well as giving us a description of its local geometry. Since its introduction, it has been used in a diverse range of applications, including biology (Bernoff & Topaz, 2016), material science (Lee et al., 2017), signal processing (Tralie, 2016), and computer vision (Asaad & Jassim, 2017). A problem persistent homology faces is the very large size of combinatorial structures it has to work with. Recent algorithmic advances employ various computational shortcuts to overcome this problem.
DOI：
--
发表时间：
2015-07
期刊：
J. Mach. Learn. Res.
影响因子：
--
作者：
Henry Adams;T. Emerson;M. Kirby;R. Neville;C. Peterson;Patrick D. Shipman;Sofya Chepushtanova;Eric M. Hanson;Francis C. Motta;Lori Ziegelmeier
通讯作者：
Henry Adams;T. Emerson;M. Kirby;R. Neville;C. Peterson;Patrick D. Shipman;Sofya Chepushtanova;Eric M. Hanson;Francis C. Motta;Lori Ziegelmeier
DOI：
10.21105/joss.00925
发表时间：
2018-09
期刊：
J. Open Source Softw.
影响因子：
--
作者：
Christopher J. Tralie;Nathaniel Saul;R. Bar-On
通讯作者：
Christopher J. Tralie;Nathaniel Saul;R. Bar-On
Vietoris-Rips 持久性条形码的 GPU 加速计算
DOI：
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发表时间：
2020
期刊：
Proceedings of Symposium of Computational Geometry (SoCG 2020
影响因子：
--
作者：
Simon Zhang, Mengbai Xiao
通讯作者：
Simon Zhang, Mengbai Xiao