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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

Data Lab

In diesem Sommer startet unser erster Data Science Jahrgang in sein viertes Semester und das bedeutet Premiere für das Data Lab.

In verschiedensten Gruppen können die Studierenden Ihr Fachwissen anhand realer Daten verfeinern und erste Erfahrungen bei externen Projektpartnern wie AUDI oder AIXELO sammeln. Am Ende werden die Arbeiten bei einer Präsentation vorgestellt. Um über die unterschiedlichen Projekte zu informieren gab es letzte Woche im Georgianum eine Infoveranstaltung, bei der alle Supervisoren Ihre Themen vorgestellt haben. Anschließend teilten sich die Studierenden auf folgende Projektgruppen auf:

  • Data-driven prediction of the time-to-sell of used cars/ leasing returns 
  • Deep learning for predicting properties of metal-organic frameworks 
  • Comparison of different methods for Recommender Systems on MovieLens Datasets 
  • Sudoku solver 
  • Discrete (Fast) Fourier Transform and their minors
  • Dimension reduction
  • Parameter and its uncertainty estimation
  • Data science methods for geo data
Data Lab Vorstellung Marcel Oliver

Mathematisches Institut für Maschinelles Lernen und Data Science

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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

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