В последнее время все чаще требуется оценить характеристики процесса, выражающегося в изменении порового пространства породы с течением времени. Такие задачи возникают, например, при кислотной обработке пласта [1, 2], при захоронении углексислого газа в карбонатных пластах [3, 4], при биологически-активированной кальцитизации сыпучих материалов [5] и др. Динамику этого процесса можно выразить как набор последовательных цифровых изображений горной породы, где последовательность отвечает дискретному времени, а каждое цифровое изображение представляет пространственную дискретизацию породы, например, томографическое изображение.
В вычислительной топологии такая последовательность (если она монотонна) называется фильтрацией, и естественной мыслью является подсчет топологических инвариантов фильтрации, называемых персистентными числами Бетти. Одним из преимуществ персистентных чисел Бетти является то, что они оценивают топологическую сложность фильтрации (т.е. количество относительных гомологических циклов, взятых по отношению к уровню фильтрации). Другое свойство, очень важное для приложений,— их устойчивость по отношению к возмущению фильтрации. Это значит, что небольшая погрешность в данных ведет к небольшой погрешности в персистентной диаграмме (персистентная диаграмма сводит в себе всю необходимую информацию о персистентных числах Бетти).