缠结：关于空间嵌入网络对的拓扑连接性
组织与器官
2023-08-08 v2 软凝聚态物质
生物物理
摘要
在仿生学、聚合物物理学和生物系统的网状网络观察、设计与分析中，已产生大量引人入胜的结构目录，其中一部分共享一个特殊却严重被低估的属性：嵌入于空间中，以至于若不事先移除部分边就无法将其分离，我们将此状态称为缠结（ensnarled）。本研究详述了一种基于 Hopf 链环识别来分析缠结的有限双分量网络的图论方法。据此，我们构建了一个由空间图循环基的连接数导出的边优先级算子，用以突出关键边。在此基础上，我们开发了一种贪心算法，可识别实现去连接的最优边移除方案，从而能够建立一种刻画缠结网络对状态的新拓扑度量。
引用
@article{arxiv.2208.11662,
title = {Ensnarled: On the topological linkage of spatially embedded network pairs},
author = {Felix Kramer and Carl D Modes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.11662},
year = {2023}
}