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.
Verstärkung am Lehrstuhl für Mathematik - Analysis
Zum 15. April 2025 begrüßt der Lehrstuhl für Analysis ein neues Teammitglied: Felix Seifert hat kürzlich erfolgreich seinen Masterabschluss in Mathematik an der Friedrich-Schiller-Universität Jena erworben und beginnt nun seine Promotion an der KU.
Seine Forschung erfolgt im Rahmen des AEI-DFG-Projekts „Nonlocal Gradients in Variational Analysis and Materials Modelling: Limits, Kernels, Boundaries“, das sich mit nichtlokalen Gradienten in der Variationsrechnung und der Modellierung von Materialien befasst.
Herzlich willkommen in Eichstätt – wir freuen uns auf die Zusammenarbeit!
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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