トポロジーと情報科学

トポロジーと計算機の関係には, 大きく分けて2つのものがある。

• トポロジーの (広い意味での) 計算機科学への応用
• トポロジーの研究に計算機を用いる

前者は新しいもので, 21世紀になって盛んになった。 もちろん計算機科学といっても様々であるが, 一つにトポロジーの道具を計算機にかけられる形にして, 現実の問題, 例えば 画像認識に応用する, ということも行なわれるようになった。

• 計算トポロジー

画像認識は計算機科学とは言えないかもしれないが, 理論的な計算機科学にもトポロジーが使われるようになっている。 例えば, Gaucher は モデル圏の概念を, 並列処理の理論に導入した。 Stanford には, 次のようなweb site があるが, G. Carlsson が重要な役割を果たしているようである。

• Applied Topology – Qualitative data analysis

一方, 代数的トポロジーの研究に計算機で行なうことでは, まず複雑な計算に計算機を使うことが, 古くから行なわれてきた。 特に, Adamsスペクトル系列の計算には何人もの人が挑戦している。

• トポロジーや圏論の計算機科学への応用
• ホモトピー不変量の計算機による計算

コンピューターの画面で単体的複体や曲面を自由にいじれるようになったことは, トポロジーの学習にとって重要な進歩である。 もっとコンピューターによる視覚化をトポロジーの学習に取り入れるべきかもしれない。

• 幾何学的データの視覚化
• パターン認識
• numerical analysis

トポロジーに限らず, 数学全般との関係では, “proof assistant” という種類のソフトが興味深い。

• 証明のためのソフトウェア

この Quanta の記事のように, これからは, machine learning も有効な道具になっていくのかもしれない。Williamson による deep learning をどのように数学の研究に使っていくか, についての論説 [Wil] もある。

• machine learning

結び目については, Juhász ら の [Dav+] が, Lattice polytope については, Bao らの [Bao+] などの試みがある。

References

[Bao+]

Jiakang Bao et al. Polytopes and Machine Learning. arXiv: 2109. 09602.

[Dav+]

Alex Davies, András Juhász, Marc Lackenby, and Nenad Tomasev. The signature and cusp geometry of hyperbolic knots. arXiv: 2111.15323.

[Wil]

Geordie Williamson. Is deep learning a useful tool for the pure mathematician? arXiv: 2304.12602.