論文の概要: Hierarchical Clustering in ${\Lambda}$CDM Cosmologies via Persistence Energy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01988v1
• Date: Wed, 3 Jan 2024 21:36:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-05 16:21:42.730993
• Title: Hierarchical Clustering in ${\Lambda}$CDM Cosmologies via Persistence Energy
• Title（参考訳）: 永続エネルギーによる${\lambda}$cdm宇宙における階層的クラスタリング
• Authors: Michael Etienne Van Huffel, Leonardo Aldo Alejandro Barberi, Tobias Sagis
• Abstract要約: 我々は、トポロジカルデータ分析による高度な手法を用いて、宇宙ウェブの構造的進化を考察する。 我々のアプローチは、最近の文献から得られた革新的な手法である$Persistence$$Signals$を活用することで、永続化ダイアグラムをベクトル空間に埋め込むのに役立つ。 中心的な発見は、$Persistence$$Energy$とredshift値の相関であり、永続的ホモロジーと宇宙の進化を結び付け、宇宙構造のダイナミクスに関する洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this research, we investigate the structural evolution of the cosmic web, employing advanced methodologies from Topological Data Analysis. Our approach involves leveraging $Persistence$ $Signals$, an innovative method from recent literature that facilitates the embedding of persistence diagrams into vector spaces by re-conceptualizing them as signals in $\mathbb R^2_+$. Utilizing this methodology, we analyze three quintessential cosmic structures: clusters, filaments, and voids. A central discovery is the correlation between $Persistence$ $Energy$ and redshift values, linking persistent homology with cosmic evolution and providing insights into the dynamics of cosmic structures.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、トポロジカルデータ解析による高度な手法を用いて、宇宙ウェブの構造的進化を考察する。 私たちのアプローチでは、$persistence$ $signals$を活用します。$\mathbb r^2_+$で信号として再認識することで、永続化ダイアグラムをベクトル空間に埋め込むことを促進する最近の文献からの革新的な方法です。 この手法を用いて、クラスター、フィラメント、空隙の3つのクインテシデント宇宙構造を解析する。 中心となる発見は$persistence$ $energy$ と redshift の相関であり、永続的ホモロジーと宇宙の進化を結びつけ、宇宙構造のダイナミクスに関する洞察を提供する。

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