論文の概要: Persistent Homology for Structural Characterization in Disordered Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14390v2
• Date: Fri, 22 Nov 2024 18:04:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:49.915419
• Title: Persistent Homology for Structural Characterization in Disordered Systems
• Title（参考訳）: 不整合系の構造解析のための永続ホモロジー
• Authors: An Wang, Li Zou,
• Abstract要約: 障害のあるシステムにおける局所的構造と大域的構造の両方を特徴付けるために,永続的ホモロジー(PH)に基づく統一的なフレームワークを提案する。 同じアルゴリズムとデータ構造を使って、ローカルとグローバルのディスクリプタを同時に生成できる。 この枠組みに基づき,非パラメトリックな指標である分離指数(SI)を定義し,位相分類タスクにおける従来の結合配向順序パラメータより優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3033726268021315
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a unified framework based on persistent homology (PH) to characterize both local and global structures in disordered systems. It can simultaneously generate local and global descriptors using the same algorithm and data structure, and has shown to be highly effective and interpretable in predicting particle rearrangements and classifying global phases. Based on this framework, we define a non-parametric metric, the Separation Index (SI), which not only outperforms traditional bond-orientational order parameters in phase classification tasks but also establishes a connection between particle environments and the global phase structure. Our methods provide an effective framework for understanding and analyzing the properties of disordered materials, with broad potential applications in materials science and even wider studies of complex systems.
• Abstract（参考訳）: 障害のあるシステムにおける局所的構造と大域的構造の両方を特徴付けるために,永続的ホモロジー(PH)に基づく統一的なフレームワークを提案する。 同一のアルゴリズムとデータ構造を用いて局所的および大域的記述子を同時に生成することができ、粒子の再配置の予測や大域的位相の分類に非常に効果的で解釈可能であることが示されている。 この枠組みに基づいて,非パラメトリック指標である分離指数(SI)を定義し,この指標は,相分類タスクにおいて従来の結合配向順序パラメータを上回るだけでなく,粒子環境と大域的位相構造との接続を確立する。 本手法は, 乱れた材料の性質の理解と解析に有効な枠組みを提供し, 材料科学や複雑なシステムのより広範な研究に広く応用できる可能性がある。

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