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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

MAS-TOB beim BMFTR-Statustreffen „Mathematik für Innovationen“

Am 1. und 2. Oktober 2026 fand im Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) in Bonn das Statustreffen „Mathematik für Innovationen“ statt. Mit dabei war auch das Verbundprojekt "MAS-TOB: Mehrskalenanalyse und Strukturoptimierung patientenspezifischer therapeutischer Orthesen und Bandagen", das in diesem Jahr gestartet ist und in den kommenden drei Jahren gefördert wird.

 

Das Projektteam der drei Standorte Fraunhofer ITWM Kaiserslautern, RPTU Kaiserslautern-Landau und KU Eichstätt-Ingolstadt war mit Anna Simon und Prof. Dr. Carolin Kreisbeck vom Lehrstuhl Analysis der KU sowie Dr. Julia Orlik vom Fraunhofer ITWM vertreten. Anna Simon stellte MAS-TOB im Rahmen der Kurzpräsentationen vor. Die anschließende Postersession bot zudem Gelegenheit zu anregenden Diskussionen und fachlichem Austausch.

Zentrales Ziel von MAS-TOB ist es, eine Methodik und darauf aufbauend eine Softwarelösung als digitalen Zwilling zu entwickeln, mit der sich vorhersagen lässt, wie unterschiedliche Gestricke bedruckt werden müssen, um gezielte lokale Versteifungen und Bewegungseinschränkungen zu erreichen. Dabei arbeitet das Projektteam eng mit dem Industriepartner Sporlastic zusammen.

Ein besonderes Merkmal des Verbundprojekts ist der umfassende Ansatz, der verschiedene mathematische Disziplinen eng miteinander und mit der Anwendung verbindet: von Modellierung und Analysis über Optimierung, Numerik und Simulation bis hin zur Umsetzung in patientenspezifische Produkte.

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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