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Professor Matthias Schulte erforscht den mathematischen Zufall

30.11.2020

Matthias Schulte ist neuer Professor an der TUHH.
Matthias Schulte ist neuer Professor an der TUHH. Foto: TUHH

Den Satz „Mit Mathe kann man alles erklären“ kennen viele noch aus der Schulzeit. Doch so spannend diese These auch sein mag, in den mathematischen Formeln lässt sich oft nur selten der direkte Bezug zum Alltag erkennen. An der Technischen Universität Hamburg tritt Matthias Schulte als neuer Professor am Institut für Mathematik nun den Gegenbeweis an. Mit Schwerpunkt auf der Grundlagenforschung in der Stochastik erforscht Schulte den mathematischen Zufall. Damit lassen sich auch ganz aktuelle Phänomene wie beispielsweise Soziale Netzwerke oder die Ausbreitung des Corona-Virus erklären.

Unerklärte Phänomene verstehen
„In meiner Arbeit untersuche ich zufällige Strukturen wie zum Beispiel zufällige Graphen und versuche, Muster zu erkennen und bislang unerklärte Phänomene zu verstehen“, sagt Matthias Schulte. „Mit zufälligen Graphen lässt sich beispielsweise modellieren, wie sich Nutzer auf Instagram oder Facebook verhalten und wie sie in Verbindung zueinander stehen“, so der Wissenschaftler weiter. Ein bedeutendes Thema, da allein in Deutschland mehr als 32 Millionen Menschen täglich die beiden Plattformen nutzen.

Social Networking
Ein Graph besteht aus sogenannten Knoten, die durch Kanten verbunden sind. Im Fall der sozialen Netzwerke steht ein Knoten für einen bestimmten Nutzer. Befreundet sich dieser Nutzer nun mit einem weiteren, so entsteht zwischen diesen Knoten eine Kante. „Analysen solcher Strukturen führen beispielsweise dazu, dass die Plattform einem Nutzer Personen vorschlägt, die dieser möglicherweise kennt. In diesem Fall also Nachbarn, Kollegen oder Personen des erweiterten Umfelds des Nutzers“, erklärt der Mathematiker.

Social Distancing
Ein weiteres Beispiel für komplexe Netzwerke sind Kontaktnetzwerke im Hinblick auf die Ausbreitung von Epidemien wie der aktuellen Corona-Pandemie. Auch in diesem Zusammenhang lohnt sich laut Schulte die Modellierung durch zufällige Graphen: „Je mehr Nachbarn ein Knoten, sprich eine Person, hat, desto höher ist mathematisch gesprochen sein Grad. Ist ein solcher Hauptknotenpunkt nun infiziert, wird er zu einem zentralen Punkt zur Ausbreitung des Virus. Je geringer sein Grad ist, desto unwahrscheinlicher ist es, dass sich die Epidemie weiter ausbreitet. Dabei spielt die Gradverteilung eine wichtige Rolle.“

Matthias Schulte entdeckte bereits in seiner Schulzeit seine Begeisterung für Mathematik und entschied sich daher für ein anschließendes Studium der Wirtschaftsmathematik an der Technischen Universität Clausthal. Es folgte die Promotion an der Universität Osnabrück. Von dort zog es den gebürtigen Hamburger weiter in den Süden an das Karlsruher Institut für Technologie und danach an die Universität Bern, wo er erfolgreich habilitierte. Nach einer Tätigkeit an der Heriot-Watt University in Edinburgh forscht und lehrt der Mathematiker seit September 2020 an der TUHH am Institut für Mathematik. Sein Fachwissen als Stochastiker bringt Schulte künftig auch für die Themengebiete Data Science und Machine Learning ein.


TUHH - Pressestelle
Franziska Trede
E-Mail: franziska.trede@tuhh.de
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