Trotz exponentiell ansteigender verfügbarer Leistung auf Supercomputern sind die Unterschiede zwischen den kleinsten und den größten relevanten Phänomenen oft so extrem, dass wissenschaftlicher Forschritt nur durch bessere Algorithmen, bessere Parametrisierungen - die vereinfachte Beschreibungen kleinskaliger Prozesse - und die verstärkte Nutzung von Daten erzielt werden kann. Die in der Arbeitsgruppe verfolgten Ansätze umfassen strukturerhaltende und energiekonsistente Algorithmen, mathematische Methoden der Modellreduktion sowie dynamische, stochastische und/oder datenbasierte Modelle zur Repräsentation von numerisch nicht darstellbaren kleinskaligen Prozessen.
Prof. Oliver arbeitet an der Simulation und Modellierung von komplexen
Mehrskalensystemen wie sie z.B. in der Klimaforschung, aber auch in
den Material- und Biowissenschaften auftreten. Er ist Mitglied des Vorstands des Sonderforschungsbereichs TRR 181 "Energy Transfers in Atmosphere and Ocean"
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Der Lehrstuhl für Angewandte Mathematik ist Teil des neu gegründeten Mathematischen Instituts für Maschinelles Lernen und Data Science, kurz MIDS.
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