Graph Based Approach for Galaxy Filament Extraction
Extraction des filaments de galaxies en recourant à des graphes géométriques
Résumé
We propose an original density estimator built from a cloud of points X ⊂ R^d. To do this, we consider geometric graphs G(X , r) on the cloud. These graphs depend on a radius r. By varying the radius, we see the emergence of large components around certain critical radii, which is the phenomenon of continuum percolation. Percolation allows us to have both a local view of the data (through local constraints on the radius r) and a global one (the emergence of macro-structures). With this tool, we address the problem of galaxy filament extraction. The density estimator gives us a relevant graph on galaxies. With an algorithm sharing the ideas of the Fréchet mean, we extract a subgraph from this graph, the galaxy filaments.
Nous proposons un nouvel estimateur de densité construit à partir d'un nuage de points X ⊂ R^d. Pour cela, nous construisons des graphes géométriques G(X , r) sur le nuage. Ces graphes dépendent d'un rayon r. En faisant varier le rayon, nous observons l'émergence de grandes composantes autour de certains rayons critiques -- c'est le phénomène de percolation continue (continuum percolation). La percolation nous permet d'avoir à la fois une vision locale des données (grâce à des contraintes locales sur le rayon r) et une vision globale (l'émergence de macro-structures). Muni de cet outil, nous nous attaquons au problème de l'identification des filaments de galaxies. L'estimateur de densité nous fournit un graphe pertinent sur les galaxies. Avec un algorithme reprenant les idées de la moyenne de Fréchet, nous en extrayons un sous-graphe : les filaments de galaxies.
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Graph based Approach for Galaxy Filament Extraction_ComplexNetworks2023_Menton_28-30Novembre.pdf (1.04 Mo)
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