Seminar: Topological date analysis

Science today is marked by the collection of huge sets of data. The bottleneck is more and more the evaluation of this data.

In particular, one has to retrieve the decisive qualitative information in an efficient way (typically from noisy and high dimensional data which is presented in inappropriate coordinates).

Topology is (from the point of view of geometry in pure mathematics) the area which does precisely such a kind of job. In the last decades there has now also been a very active development to implement this in practical terms.

Example questions: given a scan of living tissue on the scale of cells: distinguish the different components (the membranes), detect connections (in particular their time evolution), but do this with noisy data and suppress irrelevant artefacts.

One suggestion to develop and apply algebraic topology to solve these problems will be the theme of the seminar, where we try to get all the way to some more or less real applications. The larger part, however, will be dedicated to develop the algebraic topology and geometry basics.

More precisely, our tool are homology groups (there is one for each integer n). Very roughly, these count n-dimensional holes in a topological space. E.g., an n-dimensinal sphere has precisely one n-dimensional hole, whereas a disk (of any dimension) has no hole at all (trivial homology).

To apply this to point sets (this is, what data measurement will produce), we construct a sequence of interesting topological spaces from this point set and apply homology to each of the spaces in the sequence. The persistent homology (our main tool) focuses on those homology features which persist for a long time in the sequence of spaces.

The course does not require previous knowledge of topology, it is in particular this which will be covered and learned in the seminar. We will then also see how this is used in practice, and learn about some fundamental theoretical features of persistent homology.

Examples for applications:

The most significant topological basics consist of

Specific for topological data analysis are







Kennenlernen in einer Göttinger Kneipe


simplicial complexes

EH, (Z)


homologie: intro

EH, (Z)


Homologie II

EH, (Z)


Simplicial complexes associated with point clouds I



Simplicial complexes associated with point clouds II



Simplicial complexes associated with point clouds III



Persistente Homologie

EH VII.1, Z, 6.1


Algorithmen für (persistente) Homologie

EH IV.2, VII.1, Z Kap 7 (?)


Software (??)

(Rips), (GU)


stability of persistent homology



Kombinatorische Morse-Theorie für Entrauschen

BLW 2-3 (evtl Z Kap 5)


Optimaler Entrauschungsalgorithmus für Funktionen auf Flächen

BLW 4–5


Anwendung: 1-dimensionale Gen-Expression



application: pockets in proteins

IX.2, GJ1


Application: a subtype of breast cancer



Application: coverage in sensor networks


Simplizialkomplexe (EH III.1, M 1.1, 1.2 auch Z 2.3): Grundidee= kombinatorische Beschreibung geometrischer Objekte.

Inhalt=geometrische, abstrakte Simplizialkomplexe, geometrische Realisierung, Triangulierung, Unterteilung, simpliziale Approximation.

(Simpliziale) Homologie (EH IV.1, IV.2-Anfang, M 1 (Auswahl), Z 4.2, EH III.2): Grundidee= berechenbare Invarianten, welche grundlegende Eigenschaften eines geometrischen Objekts kodieren. Inhalt=Zyklen, Ränder, Homologie, Beispielrechnungen, Euler Charakteristik, knapp: Z-und andere Koeffizienten; Homotopie, Homotopieäquivalenz (Teil von EH III.2)
Homologie II (EH IV.3, IV.4, M 1,2 (Auswahl)): Grundidee=wichtige fortgeschrittene Eigenschaften von Homologie, auch Berechnungsmethoden. relative Homologie, Paarsequenz, exakte Sequenzen, Mayer-Vietoris, Beispielrechnungen
simplicial complexes assiciated to point clouds (EH III.2-III.4): Grundidee= Vereinfachung eines geometrischen Objekts, indem geeignete Überdeckungen und die Kombinatorik der Schnittverhaltens der Überdeckungsmengen betrachtet wird. Inhalt=Überdeckungen, Nerv, Nerv-Theorem, Cech-Komplex und Rips-Komplex; sphärische Inversion, Voronoi-Zerlegung (EH III.3, E): Grundidee=klassische geometrische Konstruktionen, um einer diskreten Punktmenge im Rn eine sinnvolle “Aufdickung” zuzuordnen. Inhalt=sphärische Inversion, stereographische Projektion, Voronoi-Zellen, Voronoi-Zerlegung, Lift zur höheren Dimension; Gewichte eventuell kurz erwähnen, oder weglassen. Delaunay- und alpha-Komplexe (EH III.3,III.4, E): Grundidee=verfeinerte kombinatorische Beschreibung von aufgedickten diskreten Teilmengen des Rn. Inhalt=Delaunay-Komplex, Delaunay-Triangulierung, alpha-Komplex, Filtrierung durch alpha, Hasse Diagramm, kritische Übergänge und regulärer Kollaps.

Je nach Interesse behandelt wir dies mehr oder weniger ausführlich, mit 1-3 Vorträgen.

Persistene Homologie (EH VII.1, Z 6.1 (Teil)): Grundidee=geschickte Nutzung von Topologie/Homologie und relevante Informationen über geometrische Objekte halbautomatisch zu erhalten. Inhalt=Zusammenhangs-Komponenten-Beispiel, Vorrang des Älteren, Persistene Homologie, Persistenz-Diagramme, Beispiele (siehe insbesondere auch Z)
Algorithmen für persistente Homologie (EH IV.2, VII.1, Z 7.3, M 10-11): Grundidee=praktisch verwendbare Algorithmen zur Berechnung persistenter Homologie. Inhalt=matrix reduction for homology, for persistent homology —description of algorithmen, example, analysis; (eventuell: sparse matrix technique).

Eventuell: Algorithmus: Homologie von Unterkomplexen von R3 (EH V.4, DE): Grundidee=für die spezielle (aber praktisch relevante) Situation einer Teilmenge des R3 effizienten Algorithmus zur Homologieberechnung. Inhalt=Schwerpunkt der Algorithmus; ggf. knappe Behandlung von Alexander-Dualität.; mögliche Erweiterung: Nutzung für effiziente Algorithmen zu Persistenz (EH VII.2)

Stabilität von Persistenz (EH VIII.2): Grundidee=Persistene Homologie ändert sich wenig, wenn die Daten sich wenig ändern. Inhalt=Flaschenhals-Metrik, Flaschenhals-Stabilität (für zahme Funktionen), Wasserstein-Metrik, Wasserstein-Stabilität (weniger Details). Mögliche Erweiterung: Berechungsaspekte (EH VIII.1)
Software: Describe the packages Ripser (Rips) and GUDHI (GU), giving live demos, using examples from the docu and, if possible, the seminar. Knowledge of phython and C++ will be helpful, but should not be assumed from the audience!
Kombinatorische Morse-Theorie für Entrauschen (BLW 2–3, F1, F2, AGHLM): Grundidee=kombinatorischer Prozess, um Funktionen auf einem Simplizialkomplex zu entrauschen/vereinfachen. Inhalt=kombinatorische Morsefunktionen, kombinatorische Vektorfelder, Auslöschung kritischer Zellen, Dualität für Flächen

Als Hintergrund vielleicht ganz kurz die klassissche Morse-Theorie anreissen, wie in Z Kap 5 aufgebaut.

Optimaler Entrauschungsalgorithmus für Funktionen auf Flächen (BLW 4–5): Grundidee: effizienter Algorithmus, welcher auf einer Fläche eine Funktion optimal entrauscht. Inhalt: Beschreibung des Algorithmus, Diskussion.
Anwendung: 1-dimensionale Gen-Expression (EH IX.1): Grundidee: bei Entwicklung des Wirbeltier-Embryos steuern periodisch aktive Gene die Entwicklung der Wirbelsäule (mit verschiedener Anzahl von Wirbeln); aber welche—Analyse mit persistenter Homologie
Anwendung: Taschen in Proteinen (IX.2, GJ1): . Inhalt: Beschreibung des Problems, Diskussion des 1-dimensionaler “Spielzeug-Fall” aus EH; kurze Diskussion des Ansatzes aus (GJ1)
Application: A subtyp of breast cancer. Summarize (NLC), a famous application of persistent homology to a real-world problem: to identify a particular type of breast cancer
Application: Coverage in sensor networks. Explain the setup, main result, and proof of this result in (SG). It deals with the question how sensors have to be placed to cover a bounded domain if the topological type is unknown (assuming conditions on the regularity of the boundary).
We will choose (following the interests of participants) 2-4 of the application papers to look at in greater detail.


(AGHLM) Attali, Glisse, Hornus,Lazarus, Morozov: Persistence-sensitive simplication of functions on surfaces in linear time
(BLW) Bauer, Lange, Wardetzky: Optimal topological simplification of discrete functions on surfaces.
(C) Carlsson, Gunnar: Topology and Data (Übersichtsartikel).
(DE) Delfinado and Edelsbrunner, H.: An efficient algorithm for Betti Numbers of Simplicial Complexes
(E) Edelsbrunner, H.: The union of balls and its dual shape, Discrete Comp. Geom. 13, 415-440 (1995)
(EH) Edelsbrunner, H. and J. Harer. Computational Topology. An Introduction. Amer. Math. Soc., Providence, Rhode Island, 2009. (Lehrbuch).
(EMP) Edelsbrunner, Moroov, Pascucci: Persistence-sensitive simplification functions on 2-manifolds
(F1) R. Forman: Morse theory for cell complexes. Advances in Mathematics, 134(1):90–145, 1998.
(F2) R. Forman. A user’s guide to discrete Morse theory. Séminaire Lotharingien de Combinatoire, B48c: 1–35, 2002.
(GJ1) Giesen and John: The flow complex: a data structure for geometric modelling
(GJ2) Giesen and John: Computing the weighted flow complex
(H) A. Hatcher, Algebraic Topology. https://www.math.cornell. edu/ hatcher/AT/AT.pdf
(M) Munkres, James: Elements of algebraic topology
(NLC) M. Nicolaua, A. J. Levineb, G. Carlsson, Topology based data analysis identifies a subgroup of breast cancers with a unique mutational profile and excellent survival, PNAS, 108 (17) 7265– 7270, 2011
(SG) V. de Silva, R. Ghrist, Coverage in sensor networks via persistent homology, Algebraic and Geometric Topology 7, 339–358, 2007
(Z) Zomorodian, Afra: Computational topology (Lehrbuch)