Prof. Dr. Dr. h.c. Frank Leymann: “Quanten-Topologische Datenanalyse“

In diesem Vortrag führen wir das fundamentale Konzept der Homologie als Grundlage der topologischen Datenanalyse ein. Darauf aufbauend werden Betti-Zahlen als charakteristische Größen eingeführt, und es wird gezeigt, wie man diese berechnet. Zur Analyse einer Datenmenge wird deren persistente Homologie berechnet: dazu wird die entsprechende Punktmengen skaliert in Simplizialkomplexe überführt. Schließlich wird skizziert, wie man mit Quantenalgorithmen Betti-Zahlen exponentiell schneller als klassisch berechnen kann (sogar auf NISQ Maschinen) und warum man glaubt, hier bald einen Quantenvorteil nachweisen zu können.

Zielgruppe: Fortgeschritten (Dieser Vortrag ist sehr mathematisch)