強化学習によるパーシステンス図空間の確率力学
arXiv cs.LG ・ 2026-08-06
原題: Stochastic Dynamics on Persistence Diagram Space via Reinforcement Learning
AI による要約
パーシステンス図は多スケールトポロジー構造の安定した要約を提供する。既存の研究ではパーシステンス図を静的なオブジェクトとして扱い、確率モデリングとパーシステンス図空間の確率力学の枠組みが限られている。強化学習フレームワークを用いてパーシステンス図空間の確率力学を導入し、トポロジーに基づく局所的な編集操作を通じてパーシステンス図を進化させる。マルコフ連鎖の特性を確立し、パーシステンス図空間上の固有の確率分布の存在を示す。
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