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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

Interpore 2026

In May, the 18th Interpore Conference took place in Nantes, France. Prof. Dr. Nadja Ray (Chair of Geomatics and Geomathematics at MIDS) attended on behalf of KU. In addition to participating in the conference, Prof. Ray also organized a mini-symposium and two poster presentations. The steering committee of the German chapter also met, and there were many opportunities for professional exchange. 

(MS07) Mathematical and numerical methods for multi-scale multi-physics, nonlinear coupled processes

Lead Organizer: Nadja Ray - Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt (KU), Germany

  • Tuanny Cajuhi - Federal Institute for Geosciences and Natural Resources (BGR), Germany
    • Mostafa Mollaali - Helmholtz Center for Environmental Research (UFZ), Germany
    • Keita Yoshioka -  Technical University of Leoben, Austria
    • Advanced mathematical models and analyses of nonlinear coupled equations, sharp interface as well as phase field formulations
    • Multiscale and model order reduction techniques (e.g., homogenization, upscaling)
    • Novel discretization schemes and solvers to improve accuracy and computational efficiency
    • Robust nonlinear and linear solution strategies
    • Integration of experimental data and application of AI and machine learning tools
    • Marcio Murad - National Laboratory for Scientific Computation (LNCC), Brazil
      Discontinuous Galerkin Method for Flow in Enlarged Fractured Carbonates
    • Son-Young Yi - The University of Texas at El Paso, USA
      Physics-preserving enriched Galerkin method for a fully-coupled thermo-poroelasticity model

 Processes in porous media — including flow, transport, deformation, and reactions — are central to applications in energy, environment, and advanced materials. Experiments and field observations are often costly or infeasible, making mathematical modeling and simulation essential.

Challenges arise from strong heterogeneity, multiscale and multiphysics interactions, or phase transitions. This minisymposium invites contributions on:

The minisymposium aims to foster exchange on methodologies and applications for porous media in the geosciences at both laboratory and field scales, as well as on bridging across scales.

Solicited Speaker:

  • Marcio Murad - National Laboratory for Scientific Computation (LNCC), Brazil
    Discontinuous Galerkin Method for Flow in Enlarged Fractured Carbonates
    • Son-Young Yi - The University of Texas at El Paso, USA
      Physics-preserving enriched Galerkin method for a fully-coupled thermo-poroelasticity model

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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