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[ホムクラウド]

点群や画像データに対して、パーシステントホモロジーという数学的枠組みを用いて構造の特徴を抽出するためのPythonパッケージ。物質科学の分野では、液体やガラスの構造の違いの特徴づけや、顕微鏡画像の次元削減などに用いられている。機械学習のための構造記述子としても有用である。

GPL-3.0-or-later

利用環境	Linux/Windows/Mac上のPython環境で動作。
開発者	大林一平 (中心的開発者) 和田智秀 (Window版やドキュメント整備など) 田暾華 (チュートリアルの整備やデバッグ，機能追加など) 一部株式会社TNTに外注で頼んでいます中島健 (チュートリアルの翻訳) 宮永潤 (日本語ドキュメント整備) 平岡研究室の皆様
対象となる物質・モデル	2次元ないし3次元の画像・volumetricデータ。（原子座標などの）点群データ。周期境界条件にも対応。
文献	I. Obayashi, T. Nakamura, and Y. Hiraoka, J. Phys. Soc. Jpn. 91, 091013 (2022)