One of the main reasons for topological persistence being useful in data analysis is that it is backed up by a stability (isometry) property: persistence diagrams of $1$-parameter persistence modules are stable in the sense that the bottleneck distance between two diagrams equals the interleaving distance between their generating modules. However, in multi-parameter setting this property breaks down in general. A simple special case of persistence modules called rectangle decomposable modules is known to admit a weaker stability property. Using this fact, we derive a stability-like property for $2$-parameter persistence modules. For this, first we consider interval decomposable modules and their optimal approximations with rectangle decomposable modules with respect to the bottleneck distance. We provide a polynomial time algorithm to exactly compute this optimal approximation which, together with the polynomial-time computable bottleneck distance among interval decomposable modules, provides a lower bound on the interleaving distance. Next, we leverage this result to derive a polynomial-time computable distance for general multi-parameter persistence modules which enjoys similar stability-like property. This distance can be viewed as a generalization of the matching distance defined in the literature.


翻译:在数据分析中,表层持久性之所以有用,其中一个主要原因在于它有稳定(某度)属性的支撑:一美元参数持久性模块的持久性图是稳定的,因为两个图表之间的瓶颈距离等于其生成模块之间的中间偏移距离。然而,在多参数模型中,这种属性一般会分解。已知一个称为矩形分解模块的持久性模块简单特殊案例,可以承认一个较弱的稳定性属性。使用这一事实,我们为2美元参数持久性模块得出了一个类似于稳定性的属性。首先,我们考虑间隔分解模块及其最佳近似值,与瓶颈距离有关的矩形分解模块。我们提供了一种多元时间算法,以精确地计算这种最佳近差,它与间隙分解模块之间的多米调调宽距离一道,为间距提供了更低的连接。我们利用这一结果得出了一个多米段间相容相容距离的多米径比值,在普通多米径直径直径直径直径直径直径直的模块中可以具有类似的稳定性。

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