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Herzlich Willkommen auf der Seite des Lehrstuhls für Geomatik und Geomathematik

Stiftungslehrstuhl der Stadt Ingolstadt
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Einen Arbeitsschwerpunkt von Professorin Ray bildet die sogenannte Mehrskalenmodellierung. Dabei kooperiert sie mit Geowissenschaftlern, um mehr über die Beschaffenheit und Struktur von Böden zu erfahren. „Die Mikrostruktur des Bodens hat unmittelbaren Einfluss auf das makroskopische Verhalten. Ein Schwerpunkt meiner Arbeit ist es deshalb, Brücken zwischen diesen beiden Skalen zu schlagen“, schildert Professorin Ray. Da die Zusammensetzung von Böden zudem nicht statisch, sondern laufend veränderlich sei, stelle dies besondere Anforderungen an die Mehrskalenmodellierung zu Fragestellungen in diesem Bereich. Der Boden spiele eine wichtige Rolle für Fragen von Energie, Nachhaltigkeit, Klima und Umwelt – als Speicher für Wasser, Kohlenstoff und als Lebensraum für Mikroorganismen. So biete die Mehrskalenmodellierung etwa die Grundlage, um die Aufnahme von Wasser und Nährstoffen an Wurzeln sowie ideale Lebensbedingungen von Mikroorganismen zu simulieren – auch als Erkenntnisgrundlage zur Bekämpfung von Hunger.

Über uns

Prof. Ray stellt sich und den Lehrstuhl vor

Startbild Nadja

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Neuigkeiten aus der Mathematik

Interpore 2023 in Edinburgh

vom 22. - 25. Mai fand in Schottlands Hauptstadt die 15. jährliche internationale Konferenz zu porösen Medien statt.

Prof. Nadja Ray, Inhaberin des Stiftungslehrstuhls für Geomatik und Geomathematik an der KU und Mitglied des Mathematischen Instituts für Maschinelles Lernen und Data Science nahm daran teil.

Neben Ihren Posterbeiträgen "Pore Scale Modelling of roots and soil interaction" und "Modelling and simulation of reactive two mineral systems" moderierte Sie gemeinsam mit Jakub Both die Sessions zu MS07 "Mathematical and numerical methods for multi-scale multi-physics, nonlinear coupled processes".

Mathematisches Institut für Maschinelles Lernen und Data Science

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Der Lehrstuhl für Geomatik & Geomathematik ist Teil des neu gegründeten Mathematischen Instituts für Maschinelles Lernen und Data Science, kurz MIDS.
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