トリミング手法を用いたロバストな永続ホモロジー

本論文は、外れ値に対してロバストな永続ホモロジー（トポロジカルデータ分析手法）のバージョンを紹介しています。その核心は、トリミング手法を使用することであり、これはノイズや誤ったデータポイントを多く含む現実世界のデータセットにとって特に重要です。理論的な分析は、提案された方法の安定性に関する保証を提供し、シミュレーションデータと生物学的データにおける実際の応用は、その有効性を示しています。

• •トリミング手法を用いたロバストな永続ホモロジーのバージョンを提案。
• •データクラウドの内外両方の外れ値の問題に対処。
• •この方法の安定性に関する理論的保証を提供。
• •シミュレーションデータと現実世界の生物学的データでこの方法の実用性を示している。