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Topological Characterization of Complex Systems: Using Persistent Entropy

机译：复杂系统的拓扑表征：使用持久熵

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In this paper, we propose a methodology for deriving a model of a complex system by exploiting the information extracted from topological data analysis. Central to our approach is the S [ B ] paradigm in which a complex system is represented by a two-level model. One level, the structural S one, is derived using the newly-introduced quantitative concept of persistent entropy, and it is described by a persistent entropy automaton. The other level, the behavioral B one, is characterized by a network of interacting computational agents. The presented methodology is applied to a real case study, the idiotypic network of the mammalian immune system.
机译：在本文中，我们提出了一种通过利用从拓扑数据分析中提取的信息来推导复杂系统模型的方法。我们的方法的核心是S [B]范例，其中复杂系统由两级模型表示。一个级别，即结构S one，是使用新引入的持久熵的定量概念导出的，它由持久熵自动机描述。另一个级别，即行为B一个，以交互的计算代理网络为特征。提出的方法应用于实际案例研究，即哺乳动物免疫系统的独特型网络。

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