该研究论文介绍了多尺度拓扑信息编码和持久拓扑学中的统计推论及其应用，其中总结持久性景观和轮廓，对它们的平均值进行弱收敛和启发式收敛的研究，并推导出持久拓扑学的一个函数总结。
Dec, 2013
本篇研究提出一种叫做 “持久化景观” 的数据拓朴表示方法，可以方便地和统计学和机器学习相结合，并可以用于统计学推断和类距离的下界估计。
Jul, 2012
用拓扑数据分析方法，通过计算保持景观等拓扑信息的特征，将不同维度的几何数据转化为低纬度拓扑信息，并将其与统计学和机器学习方法相结合，以便从中提取有用的信息。
Dec, 2014
本文提供了一种自适应分区的方法来改进模板函数功能，该功能通过坚定的支持函数提供了持续性图的稳定向量表示，并提供了一种框架来自适应选择模板函数所需的参数。
Oct, 2019
本文介绍了一种用于拓扑图形分析中的持续图的优化方法，在保持稳定性的同时可以生成更健壮的极大值，并且可以将持续图中的关键和接近关键的单形分布可视化。
Sep, 2020
使用拓扑数据分析方法研究实验和人工来源的时间序列数据所构造的 “功能网络”。使用持久性同调与加权等阶团过滤来深入挖掘功能网络，使用持续地形图来解释结果，表明持续同调可以检测数据集中随时间出现的同步模式的差异，从而揭示网络社群结构的变化和学习过程中形成回路的脑区之间的同步增强。
May, 2016
本文在拓扑数据分析中提出了 Persistence Curves (PC) 的概念，并论证了其与多种常见 summary 的相似性，基于此提出了多种新的 summary 并给出了理论支撑，并将其应用于纹理分类和离散动态系统参数确定中，并与其他 TDA 方法的表现进行了比较。
Apr, 2019
本文探讨一种对一组 Persistence diagrams 求中值的算法，将其定义为对适当的代价函数进行最小化，同时研究该代价函数的局部极小值，对中值的性质进行了比较分析。
Jul, 2013
本文提出了一种基于模板函数的数学框架，可以将坚韧图映射到向量空间，并在监督学习任务中进行分类和回归算法。
Feb, 2019
采用持久同调的方法对大分子进行构象变化的分析，并利用持久景观方法进行测试和分类，结果表明这种方法能够成功的识别出分子中活性位点和趋肤通路。