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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.

Über uns

Neuigkeiten aus der Mathematik

Preliminary course for the incoming Data Science students

We offer a preliminary course for the incoming data science students, in which we will recall some basic knowledge of mathematics from school, but also introduce some new contents that should enable a smooth start with the regular lectures. In addition, incoming students can already get into contact with fellow students and the data science student representatives, and get to know the Ingolstadt campus and city of Ingolstadt. The course takes place from October 4th to October 13th at the WFI in Ingolstadt. It starts on October 4th, 2023 at 9:30 in NB 101 (located at the WFI, Ingolstadt campus, Auf der Schanz, https://www.ku.de/unileben/campus-und-umfeld/lageplan/ingolstadt-neubau). The course is not mandatory and there will be no ECTS from this course. However, we highly recommend participating in the course and ask incoming students to register for the course on KU.campus using your student's login details if possible. In KU.campus you can also find detailed information about the detailed dates/times and lecture halls.

Registration for further first semester courses is also already possible on KU.campus. The proposed schedule and further information can be found here: https://www.ku.de/en/mgf/studiengaenge/bachelor/data-science

In addition to the pre course, we offer an introductory session on October 17th from 10-12 in NB 301 at WFI in Ingolstadt, where we and representatives from various facilities of the university provide further necessary information about the study program. For this event no registration is necessary.

Finally, general information about the orientation days at KU can be found following the link below. The listed activities are continuously updated.

https://www.ku.de/studium/informationen-fuer-studierende/orientierungswochen/bachelor

If there are any open questions, please do not hesitate to contact the student's subject advisor Raphael Schulz (raphael.schulz(at)ku.de) or the program's spokes person Nadja Ray (nadja.ray(at)ku.de).

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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