Topological data analysis for the energy and stability of endohedral metallofullerenes
Topological data analysis for the energy and stability of endohedral metallofullerenes
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内嵌金属富勒烯的能量和稳定性的拓扑数据分析
DOI：
10.1007/s10910-021-01309-4
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发表时间：
2021-11
影响因子：
1.7
通讯作者：
Huiyun Han
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yan Zhao;Yanying Wang;Yanhong Ding;Huiyun Han
拓扑数据分析是一种实用的数据分析方法，它将拓扑的数学理论与计算方法相结合，研究数据中隐藏的有价值的关系。持久同构是计算拓扑中的一种有效工具，用于度量数据的拓扑特征。本文基于持续同源性计算的拓扑特征，对内源性金属富勒烯分子的能量和稳定性进行了定量预测。这些特征表明了分子数据空间中n维空穴的数量等拓扑性质，并将它们与内质金属富勒烯的结构联系起来。利用条形码信息，我们分析了内质金属富勒烯分子的能量和稳定性Ni@C(even = 20, 2452, 60, 70)，得到了良好的相关系数99.97。
Topological data analysis is a useful data analysis method that combines the mathematical theory of topology with computational methods to study the valuable relationships hidden in data. Persistent homology is an effective tool in computational topology, used to measure the topological characteristics of data. In this paper, we make the quantitative predictions of the energy and stability of endohedral metallofullerenes molecules, based on topological features computed by the persistent homology. The features indicate topological properties such as Betti numbers, i.e. the number ofn-dimensional holes in the molecule data space, and associate them with the structure of endohedral metallofullerenes. Using the barcode informations, we analyse the energy and stability of endohedral metallofullerenes molecules Ni@C(evenn= 20, 2452, 60, 70), and get excellent correlation coefficients 99.97.
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