Vortragsreihe "Angewandtes Quantencomputing": Tensor trains und ihre Anwendungen

18. Juni 2026, ab 17:00 Uhr
Online-Workshop

Das Zentrum für Angewandtes Quantencomputing (ZAQC) bietet im Juni und Juli eine Vortragsreihe zu ausgewählten Themen des angewandten Quantencomputings an. Die drei Vorträge behandeln folgende Themen:

• „Tensor trains und ihre Anwendungen“ (Donnerstag, 18. Juni 2026),
• „Quanteninspirierte Optimierung“ (Donnerstag, 25. Juni 2026) und
• „Einführung in die Quanten-Fehlermitigation“ (Donnerstag, 2. Juli 2026).

Die Vorträge finden online via Teams statt und werden auf Englisch gehalten, jeweils um 17:00 Uhr. Bitte registrieren Sie sich über den Anmeldelink.

Tensor trains und ihre Anwendungen

Gute Approximationen sind ein wesentlicher Bestandteil moderner numerischer Methoden und daher besonders bei hochdimensionalen Datensätzen von großer Bedeutung. Ein Werkzeug zur Approximation solcher Daten sind Tensor-Netzwerke. Ursprünglich in den frühen 1990er Jahren zur Simulation von Quantenspin-Ketten eingeführt, haben sich Tensor-Netzwerke auch für klassische Daten als geeignet erwiesen und bieten ein etabliertes Framework zur Verarbeitung komprimierter Daten.

In diesem Vortrag stellen wir lineare Tensor-Netzwerke vor, die in der Literatur auch als Tensorzüge bezeichnet werden, und zeigen ihre Anwendungen im Umgang mit klassischen Daten und Simulationen. Ausgehend von den Grundlagen der Datenapproximation gehen wir auf die Arithmetik komprimierter Daten ein. Besonderes Augenmerk legen wir auf den Vergleich von Tensor-Netzwerk-Bibliotheken mit etablierten Bibliotheken wie NumPy oder Torch sowie auf deren Vor- und Nachteile.

Themen des Vortrags:

• Einführung in lineare Tensor-Netzwerke
• Quantics-Repräsentation
• Arithmetik komprimierter Daten
• Tensor-Netzwerke als Erweiterung klassischer Tensoren
• Funktionen als Tensor-Netzwerke
• Beispiele: Datenkompression, neuronale Netze, Simulationen