Forschende
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Die Forschung von Prof. Dr. Philipp Adelhelm konzentriert sich auf die Entwicklung nachhaltiger Batterietechnologien, insbesondere Natrium-Ionen- und Festkörperbatterien, um ressourcenkritische Elemente wie Lithium und Kobalt zu ersetzen.
Die Forschung von Prof. Dr. Röder konzentriert sich auf die photophysikalische Charakterisierung von supramolekularen Systemen und Nanomaterialien, insbesondere im Kontext der Photodynamischen Therapie (PDT) und der Photovoltaik.
Prof. Dr. Verena Hafner forscht an den Schnittstellen von Robotik, Künstlicher Intelligenz und Kognitionswissenschaften.
Die Person forscht aktuell an der mathematischen Modellierung von Finanzmärkten, insbesondere an der Optimierung von Handelsstrategien und der Analyse von Volatilität unter Verwendung stochastischer Prozesse und Mean-Field-Spiele.
Prof. Dr. Caren Tischendorf forscht auf dem Gebiet der angewandten Mathematik mit Schwerpunkt auf der numerischen Simulation und Optimierung komplexer Netzwerksysteme.
Carsten Carstensen forscht aktuell an der mathematischen Analyse und Entwicklung adaptiver numerischer Verfahren, insbesondere Finite-Elemente-Methoden, für nichtlineare partielle Differentialgleichungen.
Prof. Dr. Michael Hintermüller forscht auf dem Gebiet der mathematischen Optimierung und numerischen Methoden mit Schwerpunkt auf partiellen Differentialgleichungen, inversen Problemen und Gleichgewichtsmodellen.
Prof. Dr. Markus Reiß forscht auf dem Gebiet der mathematischen Statistik mit Schwerpunkt auf Inferenz für stochastische Prozesse und inverse Probleme.
Prof. Dr. Jan Plefka forscht auf dem Gebiet der theoretischen Physik mit einem Schwerpunkt auf Quantenfeldtheorie, Stringtheorie und ihren Anwendungen in der Hochenergiephysik.
Die Forschungsaktivitäten konzentrieren sich primär auf die quantitative Analyse von Arbeitsmärkten, Produktivität und makroökonomischen Dynamiken unter Verwendung mathematischer Modellierung und Zeitreihenanalyse.
Prof. Dr. Andrea Walther forscht auf dem Gebiet der angewandten Mathematik mit Schwerpunkt auf algorithmischer Differentiation, Optimierung und inversen Problemen.
Prof. Georg Weizsäcker forscht im Bereich der Verhaltensökonomie und kombiniert empirische Methoden wie Laborexperimente und Umfragen mit mathematischer Modellierung.
Prof. Dr. Heiko Lacker forscht im Bereich der Hochenergiephysik, mit einem Schwerpunkt auf dem ATLAS-Experiment am Large Hadron Collider (LHC) am CERN.
Prof. Dr. Gavril Farkas forscht schwerpunktmäßig auf dem Gebiet der algebraischen Geometrie, insbesondere zur birationalen Geometrie von Modulräumen von Kurven, Syzygien und Koszul-Moduln.
Matthias Staudacher forscht als Professor für Mathematische Physik an der Humboldt-Universität zu Berlin an neuartigen Formulierungen der Quantenfeldtheorie und Stringtheorie.
Prof. Dr. Kurt Busch forscht auf dem Gebiet der theoretischen Nanophotonik und Quantenoptik.
Die Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung und Miniaturisierung von Quantentechnologien, insbesondere Atomuhren, Bose-Einstein-Kondensaten und Atominterferometern, für den Einsatz im Weltraum und unter Schwerelosigkeit.
Prof. Dr. Alejandro Saenz forscht auf dem Gebiet der theoretischen Physik mit Schwerpunkt auf der Quantendynamik von Atomen und Molekülen in intensiven Laserfeldern.
Die Forschung konzentriert sich auf theoretische Physik, insbesondere Quantenfeldtheorie und Hochenergiephysik, mit einem Schwerpunkt auf der Phänomenologie schwerer Quarks und Erweiterungen des Standardmodells.
Prof. Dr. Roland Strausz forscht auf dem Gebiet der theoretischen Mikroökonomie mit Schwerpunkt auf Mechanismusdesign, Vertragstheorie und Regulierung.
Nikolaus Wolf forscht auf dem Gebiet der Wirtschaftsgeschichte und Politischen Ökonomie mit einem starken Fokus auf empirische Methoden und quantitative Datenanalyse.
Prof. Dr. Marek Kowalski forscht auf dem Gebiet der Astroteilchenphysik und Multimessenger-Astronomie, mit einem Schwerpunkt auf der Analyse von Daten des IceCube-Neutrinoobservatoriums.
Die Forschung konzentriert sich auf den Einsatz fortschrittlicher KI-Methoden, insbesondere Deep Learning und Large Language Models, zur Analyse komplexer Datenstrukturen wie Zeitreihen, Texten und Bildern.
Prof. Dr. Sonja Greven forscht auf dem Gebiet der statistischen Modellierung und Datenanalyse mit Fokus auf funktionale Daten, Dichteregression und kausale Inferenz.