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Symmetry and Optimization at the Frontiers of Computation

Description du projet

Explorer des espaces mathématiques courbes

La plupart des tâches d’optimisation se déroulent dans des espaces plats. Cependant, des problèmes difficiles en informatique quantique et en apprentissage automatique se posent dans les espaces courbes. La symétrie définit la structure de ces mondes. Les méthodes standard ne sont pas adaptées à ces structures. Le projet SYMOPTIC, financé par le CER, vise à mettre au point un système appelé «optimisation par groupes non commutatifs». Cette méthode étend les techniques d’optimisation standard aux espaces présentant des symétries complexes. Le projet appliquera les mathématiques de la théorie des groupes, dans lesquelles l’ordre des opérations influe sur le résultat. Les chercheurs développeront des algorithmes rapides pour les données statistiques et quantiques. En jetant les bases de cette nouvelle méthode, ils aideront les scientifiques à appliquer ces outils aux problèmes classiques et quantiques et fait progresser la manière dont les chercheurs explorent les limites de l’informatique moderne.

Objectif

Noncommutative group optimization is a powerful emerging paradigm, which has already led to the solution of outstanding problems in computational complexity, algebra, and statistics. Pioneered by the PI and collaborators, it generalizes convex optimization from Euclidean space to the far more general setting of curved spaces with symmetries. Its unfamiliar kind of convexity has recently received much attention in statistics and machine learning. The symmetries are realized by noncommutative groups and imply a high degree of algebraic structure. This combination of symmetry and optimization promises to be key to fast algorithms and deep structural insight. Noncommutative group optimization connects important problems across a wide range of disciplines that appear unrelated at first glance: program testing and derandomization in computer science, estimation problems in statistics, isomorphism problems in algebra, the P vs NP problem and circuit lower bounds in complexity theory, optimal transport in machine learning, marginal and entanglement problems in quantum information, and optimization on quantum computers. This list contains both discrete and continuous problems, theoretical and applied ones, for classical as well as for quantum computers. They have been studied separately over many years by many authors. Here they are brought together in a new innovative way.

This project aims to develop the theoretical and algorithmic foundations of noncommutative group optimization and apply it to longstanding theoretical problems and practical applications. This has high potential for long-lasting impact at several frontiers of computation: in addition to contributing a new paradigm and widely-applicable methods to optimization, we aim to give efficient algorithmic solutions to difficult problems in algebra, make progress on the limits of efficient computation, and unlock the potential of quantum computers for optimization.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Ce projet n'a pas encore été classé par EuroSciVoc.
Proposez les domaines scientifiques qui vous semblent les plus pertinents et aidez-nous à améliorer notre service de classification.

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2021-STG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

LUDWIG-MAXIMILIANS-UNIVERSITAET MUENCHEN
Contribution nette de l'UE
€ 667 031,25
Adresse
GESCHWISTER SCHOLL PLATZ 1
80539 Planegg
Allemagne
Région
Bayern Oberbayern München, Kreisfreie Stadt
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
€ 667 031,25

Bénéficiaires (3)