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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

Verstärkung am Lehrstuhl für Mathematik - Analysis

Zum 15. April 2025 begrüßt der Lehrstuhl für Analysis ein neues Teammitglied: Felix Seifert hat kürzlich erfolgreich seinen Masterabschluss in Mathematik an der Friedrich-Schiller-Universität Jena erworben und beginnt nun seine Promotion an der KU.

Seine Forschung erfolgt im Rahmen des AEI-DFG-Projekts „Nonlocal Gradients in Variational Analysis and Materials Modelling: Limits, Kernels, Boundaries“, das sich mit nichtlokalen Gradienten in der Variationsrechnung und der Modellierung von Materialien befasst.

Herzlich willkommen in Eichstätt – wir freuen uns auf die Zusammenarbeit!

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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