基于持续能量的ΛCDM宇宙学中的层次聚类
宇宙学与河外天体物理
2024-01-09 v2 计算几何
代数拓扑
机器学习
摘要
在这项研究中，我们利用拓扑数据分析的先进方法研究了宇宙网的结构演化。我们的方法涉及利用LITE——一种来自近期文献的创新方法，它将持续图嵌入到向量空间的元素中。利用这种方法，我们分析了三种典型的宇宙结构：团簇、纤维和空洞。一个核心发现是持续能量与红移值之间的相关性，将持续同调与宇宙演化联系起来，并为宇宙结构的动力学提供了见解。
引用
@article{arxiv.2401.01988,
title = {Hierarchical Clustering in ${\Lambda}$CDM Cosmologies via Persistence Energy},
author = {Michael Etienne Van Huffel and Leonardo Aldo Alejandro Barberi and Tobias Sagis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.01988},
year = {2024}
}
备注
12 pages, 9 figures, minor changes