In der Praxis können höhere Netzwerkstrukturen wie Simplicial Complexes und Hypergraphs auf verschiedene Arten angewendet werden. Eines der Hauptanwendungsgebiete ist die Modellierung komplexer Systeme, bei denen Interaktionen zwischen mehr als zwei Entitäten auftreten. Beispielsweise können biologische Netzwerke, Gehirnnetzwerke oder soziale Netzwerke mithilfe von höheren Netzwerkstrukturen detaillierter modelliert werden, um spezifische Muster und Funktionalitäten zu erfassen.
Ein weiterer Anwendungsfall ist die Anwendung von höheren Netzwerkstrukturen in der Sensorabdeckung, um Bereiche zu identifizieren, die nicht abgedeckt sind, oder in der Krankheits- und Anomaliedetektion, um spezifische Subtypen zu unterscheiden. Darüber hinaus können höhere Netzwerkstrukturen in der Mobilitätsanalyse eingesetzt werden, um Bewegungsmuster zu charakterisieren und Hindernisse zu berücksichtigen.
Zusammenfassend können höhere Netzwerkstrukturen in der Praxis verwendet werden, um komplexe Systeme detaillierter zu modellieren, spezifische Muster und Funktionalitäten zu erfassen, Sensorabdeckung zu optimieren, Krankheiten zu identifizieren, Mobilitätsmuster zu analysieren und vieles mehr.