Forman-Ricci曲率与非加权复杂网络的持久同调
摘要：通过对非加权复杂网络进行持续同调的拓扑数据分析(TDA)的应用，我们展示了一种方法。通过赋予合适的权重来捕捉网络固有的拓扑特征，我们将非加权网络转化为加权网络。然后使用标准的持续同调工具来计算它们的拓扑数据。为此，我们使用了两个主要的量化指标：基于Forman离散版本的Ricci曲率的局部指标，以及基于边缘介数的全局指标。我们已经使用这些方法研究了各种模型和真实世界的网络。我们的结果表明，持续同调可以用于区分具有不同拓扑属性的模型和真实网络。
作者：Indrava Roy, Sudharsan Vijayaraghavan, Sarath Jyotsna Ramaia, Areejit Samal
论文ID：1912.11337
分类：Discrete Mathematics
分类简称：cs.DM
提交时间：2021-02-03