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Herzlich Willkommen auf der Seite
der Professur für Datenassimilation

Um Unwetterereignisse oder das Abschmelzen des Eises in der Arktis vorhersagen zu können, müssen Informationen in Form von heterogenen Daten mit numerischen Modellen dynamischer Systeme verbunden werden. Dies geschieht durch die Datenassimilation, die es ermöglicht, Prozesse besser zu untersuchen und ihre weitere Entwicklung vorherzusagen.  Im Bereich der Datenassimilation beschäftigt sich die Professur mit der Fortentwicklung von Data Science Algorithmen durch die Einbeziehung von physikalischen Erhaltungsgesetzen und der Lösung entsprechend großer  Optimierungsprobleme in den Umweltwissenschaften.  Die Quantifizierung der Unsicherheiten von Vorhersagen, numerischen Modellen und Beobachtungen spielt hier ebenfalls eine zentrale Rolle. 

Über uns

Prof. Janjic stellt sich und den Lehrstuhl vor

Vorschaubild Tijana Janjic

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Neuigkeiten aus der Mathematik

Data Science Christmas Party

Once again this year, the professors of MIDS and the consulting firm d-fine have invited to a Christmas mulled wine evening. This year, the event took place for the first time in the beautiful rooms of the Georgianum. Around 40 Data Science students from the first and third semesters used the cozy evening with mulled wine, punch and gingerbread to get together, have interesting conversations with d-fine and exchange ideas with the MIDS staff. Mathematical topics were also discussed without further ado on a PostIt.

We really enjoyed the evening and would like to take this opportunity to wish all Data Science students a Merry Christmas and a Happy New Year. Let's start together again in 2024.

Mathematisches Institut für Maschinelles Lernen und Data Science

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Die Heisenberg Professur ist Teil des Mathematischen Instituts für Maschinelles Lernen und Data Science, kurz MIDS.
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