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.
Prof. Nadja Ray from MIDS and Chair of the Department of Geomatics and Geomathematics has received an award for two of her publications.
The article “Architecture of soil microaggregates: Advanced methodologies to explore properties and functions” in the Journal of Plant Nutrition and Soil Science is one of the 10% most read articles in 2023.
Her publication “Investigations of effective dispersion models for electroosmotic flow with rigid and free boundaries in a thin strip”, published in the journal Mathematical Methods in the Applied Sciences, is also among the most read in 2023.
Mathematisches Institut für Maschinelles Lernen und Data Science
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
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
.