MIDS LOGO

Herzlich Willkommen auf der Seite des Lehrstuhls für Wissenschaftliches Rechnen

Die Arbeitsgruppe Wissenschaftliches Rechnen arbeitet an der Entwicklung und Untersuchung von Verfahren in der Data Science, insbesondere solchen basierend auf angewandter Harmonischen Analysis und der Funktionalanalysis. Fokusthemen inkludieren Signalverarbeitung, Informationstheorie, Abtasttheorie, Zeit-Frequenz Analyse, Quanitisierung und Maschinelles Lernen.

Die Arbeitsgruppe entwickelt zum Beispiel  effizienter Methoden zum Zusammensetzen (Synthetisieren) oder Zerlegen (Analysieren) von Funktionen oder Operatoren in gut verstandene Grundbausteine. Die Analyse bedarf die anwendungsabhängige Wahl der Grundbausteine und auf der stabilen Bestimmung des Gewichts jedes Bausteins in einem gegebenen Signal. Zum Beispiel kann ein Bild in rote, grüne und blaue Bereiche unterschiedlicher Intensität zerlegt werden. Die duale Operation ist die Synthese von Signalen. Mit denselben Bausteinen wie im Analyseschritt können wir Signale und Transformationen komponieren, oder hilfreich modifizierten Koeffizienten aus dem Analyseschritt nutzen um Signale zu rekonstruieren. In Bezug auf oben genanntes Beispiel, können wir ein Bild zeichnen, indem wir die Rot-, Grün- und Blaufelder und deren Intensitäten, d.h., deren Koeffizienten frei wählen.

Über uns

Neuigkeiten aus der Mathematik

Auszeichnung für MIDS Professor

Das Magazin "Wirtschaftswoche" hat die forschungsstärksten Betriebswirte 2024 ausgezeichnet. In das Ranking haben es Prof. Dr. Heinrich Kuhn, Prof. Dr. Thomas Mählmann und Prof. Dr. Pirmin Fontaine von der KU geschafft.

Das Magazin „Wirtschaftswoche“ erfasste dafür die wissenschaftlichen Artikel von Ökonomen, die in Deutschland, Österreich und der Schweiz an Lehrstühlen, Fraunhofer- und Max-Planck-Instituten arbeiten. In der Kategorie „Jungstars der BWL“ für Ökonomen unter 40 Jahren erreicht Prof. Dr. Pirmin Fontaine, Inhaber des Lehrstuhls für Logistik und Operations Analytics an der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät Ingolstadt (WFI), Platz 45.

Prof. Fontaine ist ebenfalls Mitglied am Mathematischen Institut für Maschinelles Lernen und Data Science. In seiner Forschung konzentriert sich Fontaine insbesondere auf die Entwicklung von Lösungsverfahren für Problemstellungen aus den Bereichen Mobilität, Supply Chain Management, Produktion und Logistik. Aktuell widmen er und sein Team sich unter anderem der Steigerung der Resilienz in der Lieferkette mit Hilfe von maschinellem Lernen, der Verbesserung von Rufbussystemen sowie der Planung von urbanen Logistik-Konzepten.

Mathematisches Institut für Maschinelles Lernen und Data Science

MIDS Logo

Der Lehrstuhl für Wissenschaftliches Rechnen ist Teil des neu gegründeten Mathematischen Instituts für Maschinelles Lernen und Data Science, kurz MIDS.
Finden Sie alle Informationen rund um das MIDS hier.

Eröffnung des MIDS

Vorschau Eröffnung MIDS

Bitte beachten Sie: Durch Klicken auf die Bildfläche geben Sie Ihre Einwilligung, dass Videoinhalte von YouTube nachgeladen, Cookies von YouTube/Google auf Ihrem IT-System gespeichert und personenbezogene Daten wie Ihre IP-Adresse an Google weitergegeben werden. Klicken Sie nach Beendigung des Videoinhaltes auf ein anderes Video, öffnet sich in einem neuen Tab Ihres Browsers YouTube und erfasst weitere Daten von Ihnen. Weitere Informationen finden Sie in unseren Datenschutzhinweisen und unter Google Privacy .