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Symmetry and Optimization at the Frontiers of Computation

Descrizione del progetto

Navigare in spazi matematici curvi

La maggior parte delle operazioni di ottimizzazione avviene in spazi piatti. Tuttavia, i problemi più impegnativi dell’informatica quantistica e dell’apprendimento automatico si presentano in spazi curvi. La simmetria definisce la struttura di questi mondi. I metodi standard non sono adatti a queste strutture. Il progetto SYMOPTIC, finanziato dal CER, intende sviluppare un sistema chiamato ottimizzazione di gruppo non commutativa. Questo metodo estende le tecniche di ottimizzazione standard agli spazi con simmetrie complesse. Il progetto applicherà la matematica teorica dei gruppi, in cui l’ordine delle operazioni influisce sul risultato. Svilupperà algoritmi veloci per dati statistici e quantistici. Stabilendo le basi di questo nuovo metodo, aiuta gli scienziati ad applicare questi strumenti a problemi classici e quantistici e a far progredire il modo in cui i ricercatori esplorano i limiti dell’informatica moderna.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

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Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) ERC-2021-STG

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Istituzione ospitante

LUDWIG-MAXIMILIANS-UNIVERSITAET MUENCHEN
Contributo netto dell'UE
€ 667 031,25
Indirizzo
GESCHWISTER SCHOLL PLATZ 1
80539 Planegg
Germania
Regione
Bayern Oberbayern München, Kreisfreie Stadt
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
€ 667 031,25

Beneficiari (3)