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Fakultät für Mathematik
Technische Universität München

Data & Information

Data & Information: Binary Concept Null Control Transfer One Data
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Ob in der Logistik, der Medizin oder im Mobilfunk - viele Anwendungen führen zu immer größer werdenden Datensätzen. Um diese Datenmengen zu analysieren und effizient zu nutzen, benötigen wir immer neue mathematische Werkzeuge.

An der TUM Fakultät für Mathematik entwickeln und erforschen wir Methoden zur Datenverarbeitung und Extraktion relevanter Informationen, die speziell auf die Herausforderungen großer Datenmengen eingehen. Damit lassen sich in vielen Anwendungsbereichen Prognosen erstellen, Ressourcen schonen und Kosten senken.

 

Forschungsbereiche

Verschiedene Gruppen in unserer Abteilung widmen sich im Bereich Data & Information den Gesichtspunkten der

  • Optimierung
  • Wahrscheinlichkeit und Statistik
  • angewandten harmonischen Analyse
  • Computertopologie und
  • Quanteninformationstheorie.

Professor*innen

Relevante Forschungseinheiten

Aktuelles aus der Forschung

Zur Übersicht
Tangles as defects describing E_2-structures such as braidings

Global Categorical Symmetries

Die Macht der Symmetrie umfassend er­schlie­ßen: Das ist das Ziel der Simons Colla­bora­tion on Global Categorical Symme­tries. Eine der Haupt­forscher­innen ist Professorin Claudia Scheimbauer.
TUM Akademiezentrum in Raitenhaslach: der Praelatenstock des ehemaligen Zisterzienser Klosters Raitenhaslach

Next Generation Models of Financial Data

Machine-Learning-Mathoden in der Finanz­mathematik: Um in diesem Bereich intensiver zusammen­zuarbeiten, organisiert Professor Blanka Horvath vom 20. bis 22. September 2021 ein Kick-off-Meeting.
Bifurcation-induced abrupt transition of a stochastic dynamical system

Workshop: Early Warning Signs

Bei anhaltender globaler Erwärmung kommt es in mehreren Teil­systemen der Erde zu abrupten Übergängen. Am 13. Oktober 2021 findet ein virtueller Workshop über Früh­warn­zeichen für diese Kipp-Ereignisse statt.
Mathias Drton ist an der Mathematical Research Data Initiative im Rahmen der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) beteiligt.

TUM an Mathematical Research Data Initiative beteiligt

Leicht zugängliche For­schungs­daten sind das Ziel der Nationalen For­schungs­daten­infra­struktur. Im Oktober 2021 startet die Förderung für die Mathe­matical Research Data Ini­tiative. Prof. Mathias Drton ist Co-Sprecher.