Numerische und probabilistische nicht-lineare Algebra in den Anwendungen

• Antragsteller: Professor Dr. Paul Breiding
• Fachliche Zuordnung: Mathematik
• Förderung: Förderung seit 2020
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 445466444

Das Ziel dieses Antrags ist es, probabilistische und numerische Methoden zu entwickeln, um Probleme in nicht-linearer Algebra zu lösen. Diese Probleme kommen aus folgenden Disziplinen: Computer Vision, numerische Zerlegungen von Tensoren, das Lösen polynomieller Gleichungen, zufällige algebraische Geometrie und Sampling von algebraischen Varietäten. Der Fokus liegt gleichermassen auf den theoretischen Grundlagen und Anwendungen in den Bereichen Learning, Data Science und den Ingenieurwissenschaften.Das in diesem Antrag beschriebene Programm beinhaltet algebraische Geometrie, numerische Analysis und Wahrscheinlichkeitstheorie, und behandelt angewandte Probleme in Bereichen wie Learning und Data Science. Das Programm wird unser Verständnis und unsere Fähigkeiten im Anwenden von numerischen und probabilistischen Methoden in nicht-linearer Algebra verbessern.

• DFG-Verfahren: Emmy Noether-Nachwuchsgruppen