Classification of apatite structures via topological data analysis: a framework for a 'Materials Barcode' representation of structure maps.
Classification of apatite structures via topological data analysis: a framework for a 'Materials Barcode' representation of structure maps.
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通过拓扑数据分析对磷灰石结构进行分类：结构图的“材料条形码”表示的框架。
DOI：
10.1038/s41598-021-90070-4
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发表时间：
2021-06-02
影响因子：
4.6
通讯作者：
Rajan K
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Broderick S;Dongol R;Zhang T;Rajan K
本文介绍了使用拓扑数据分析（TDA）作为一种无监督的机器学习工具，以揭示复杂的无机晶体化学的分类标准。使用磷灰石化学作为模板，我们跟踪通过使用持久的同源性的拓扑连接的输入晶体化学描述符定义不同的化学计量的磷灰石之间的相似性。它示出，TDA自动识别磷灰石内的分层分类方案的基础上的离散的协调多面体，构成的化合物之间的共同的结构建筑单元的数量的共性。该信息以同源性分类的条形码的可视化方案的形式呈现，其中跟踪化合物之间的相似性的持久性。与结构图的传统观点不同，这种新的“材料条形码”模式作为一种自动化的探索性机器学习工具，可以从晶体化学数据库中发现结构关联，并对同源化合物之间的相似性进行更细致的洞察。
This paper introduces the use of topological data analysis (TDA) as an unsupervised machine learning tool to uncover classification criteria in complex inorganic crystal chemistries. Using the apatite chemistry as a template, we track through the use of persistent homology the topological connectivity of input crystal chemistry descriptors on defining similarity between different stoichiometries of apatites. It is shown that TDA automatically identifies a hierarchical classification scheme within apatites based on the commonality of the number of discrete coordination polyhedra that constitute the structural building units common among the compounds. This information is presented in the form of a visualization scheme of a barcode of homology classifications, where the persistence of similarity between compounds is tracked. Unlike traditional perspectives of structure maps, this new “Materials Barcode” schema serves as an automated exploratory machine learning tool that can uncover structural associations from crystal chemistry databases, as well as to achieve a more nuanced insight into what defines similarity among homologous compounds.
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影响因子：
3.6
作者：
Otter, Nina;Porter, Mason A.;Harrington, Heather A.
通讯作者：
Harrington, Heather A.
影响因子：
--
作者：
Goldschmidt, VM
通讯作者：
Goldschmidt, VM
影响因子：
7.8
作者：
Bhattacharya, Subhrajit;Ghrist, Robert;Kumar, Vijay
通讯作者：
Kumar, Vijay
DOI：
10.1107/s0108767306025591
发表时间：
2006-09-01
影响因子：
1.8
作者：
Blatov, Vladislav A.
通讯作者：
Blatov, Vladislav A.
DOI：
10.1107/s0108768105031125
发表时间：
2005-12-01
影响因子：
1.9
作者：
Mercier, PHJ;Le Page, Y;White, TJ
通讯作者：
White, TJ