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.
vom 19.-22. März 2024 nahm Frau Prof. Ray (MIDS) an der Multiskalenkonferenz in Dubrovnik teil.
Bereits zum dritten Mal trafen sich Mathematiker, die sich mit Multiskalentechniken beschäftigen und Experten der angewandten Wissenschaft, um unter der Überschrift "Multi-scale methods for reactive flow and transport in complex elastic media" Informationen, Ideen und aktuelle Forschungsergebnisse auszutauschen.
Frau Prof. Ray hielt einen Vortrag zum Thema "Derivation and investigations of effective dispersion models for electroosmotic flow in an evolving thin strip"
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
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