Forschende
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Prof. Carstensen entwickelt mathematische Methoden und Algorithmen zur numerischen Lösung komplexer Differentialgleichungen, die in der Ingenieurpraxis auftreten — insbesondere für Strömungen in porösen Medien, elastische Verformungen und Eigenwertprobleme.
Prof. Zwicknagl erforscht mathematische Modelle für Musterbildung und Mikrostrukturen in komplexen physikalischen Systemen — von magnetischen Materialien über Formgedächtnislegierungen bis zu biologischen Membranen.
Prof. Friz forscht an der mathematischen Theorie von Rough Paths und Mean-Field-Spielen — Konzepten, die komplexe, von Zufälligkeit geprägte Systeme mit vielen Akteuren beschreiben.
Prof. Perkowski erforscht singuläre stochastische partielle Differentialgleichungen (SPDEs) und deren mathematische Strukturen.
Prof. Falcke erforscht die mathematische Modellierung von Kalziumsignalen in Zellen und der elektrophysiologischen Prozesse im Herzen.
Prof. Hante entwickelt mathematische Optimierungsmethoden für komplexe Energiesysteme, insbesondere für die Steuerung von Gas- und Wasserstoffnetzen.
Prof. Walter forscht an mathematischen Optimierungsmethoden für strukturierte Probleme in Banach-Räumen und deren Anwendung auf optimale Steuerung dynamischer Systeme.
Dr. Jurgelucks entwickelt Optimierungsmethoden zur Charakterisierung piezoelektrischer Materialien, insbesondere zur Bestimmung vollständiger Materialparameter aus elektrischen Messdaten.
Prof. Bank erforscht mathematische Methoden zur Lösung von Kontrollproblemen in der Finanzmathematik, insbesondere unter Bedingungen mit rauem, unregelmäßigem Rauschen — ein Phänomen, das in realen Märkten häufig auftritt, aber von klassischen Modellen nicht erfasst wird.
Prof. Freitag erforscht nichtlineare statistische inverse Probleme mit zufälligen Beobachtungen — ein mathematisches Kerngebiet, das sich mit der Rekonstruktion unbekannter Größen aus fehlerhaften oder unvollständigen Messdaten befasst.
Manuel Landstorfer entwickelt mathematische Modellierungsrahmen für Natrium-Ionen-Batterien der nächsten Generation.