持久的同源性和字符串真空度

我们使用来自拓扑数据分析的方法来研究字符串真空的某些分布的拓扑特征。 拓扑数据分析是一种多尺度方法，用于通过识别哪些同源性特性在很长的尺度范围内持续存在来分析数据集的拓扑特征。 我们在几种情况下应用这些技术。 我们通过关注Calabi-Yau品种和Landau-Ginzburg模型的某些分布来分析N = 2 $$ \ mathcal {N} = 2 $$真空。 然后，我们转向通量压缩，并讨论如何使用拓扑数据分析来提取物理信息。 最后，我们将这些技术应用于某些现象学上逼真的异质模型。 我们讨论使用其分布的拓扑特性来表征字符串真空的可能性。