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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.

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Neuigkeiten aus der Mathematik

Deutsche Mathematikervereinigung vergibt DMV Studierendenkonferenz 2026 an die KU

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Das Präsidium der Deutsche Mathematikervereinigung (DMV) beschloss, dass die Studierendenkonferenz (StuKon) 2026 von der KU am MIDS in Ingolstadt ausgetragen wird. „Die Mathematik an der KU Eichstätt-Ingolstadt freut sich sehr über die Vergabe, und noch mehr auf eine tolle Veranstaltung mit den besten Absolventen von Mathematikstudiengängen in Deutschland!“, kommentiert der Initiator Prof. Dr. Marcel Oliver.

Auf der Stukon bekommen Studierende und Absolvent*innen eines Mathematikstudiums (Bachelor, Diplom, Master oder Staatsexamen), die Möglichkeit, Ihre im Jahr zuvor angefertigten Abschlussarbeiten vorzustellen. Alle eingegangenen Bewerbungen werden von einer Fachjury bewertet und eine reihe von Ihnen bekommen dann die Möglichkeit, diese einem breiten Publikum vorzustellen. Es werden verschiedene Preise vergeben. Neben den Vorträgen der Absolvent*innen werden Fachvorträge von Wissenschaftler*innen, Institusführungen sowie Workshops zu Jobchancen angeboten.

Alle Informationen rund um die Stukon und die Anmeldemöglichkeiten finden Sie HIER.

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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