Fugu-MT 論文翻訳(概要): Data analysis using discrete cubical homology

論文の概要: Data analysis using discrete cubical homology

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.15020v1
Date: Tue, 17 Jun 2025 23:12:00 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-19 19:35:51.505648
Title: Data analysis using discrete cubical homology
Title（参考訳）: 離散3次ホモロジーを用いたデータ解析
Authors: Chris Kapulkin, Nathan Kershaw,
Abstract要約: データ解析のための新しいツールとして,永続的離散ホモロジーを提案する。グラフのフィルタとして高次元データをペア相関を用いて表現する方法を提案する。気象データや財務データなど、これらのツールのいくつかの応用について論じ、各分野の標準手法と比較する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present a new tool for data analysis: persistence discrete homology, which is well-suited to analyze filtrations of graphs. In particular, we provide a novel way of representing high-dimensional data as a filtration of graphs using pairwise correlations. We discuss several applications of these tools, e.g., in weather and financial data, comparing them to the standard methods used in the respective fields.
Abstract（参考訳）: データ解析のための新しいツールとして,グラフのフィルタリング解析に適した永続離散ホモロジーを提案する。特に,グラフのフィルタとして高次元データをペア相関を用いて表現する方法を提案する。気象データや財務データなど、これらのツールのいくつかの応用について検討し、各分野の標準手法と比較する。

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