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Center for Industrial Mathematics

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Dr. Matthias Beckmann

Research Assistant WG Industrial Mathematics

Room: MZH 2260
Email: matthias.beckmann@uni-bremen.de
Phone: (0421) 218-63810

Courses (Selection)complete list

  1. Mathematical Foundations of Machine Learning (Sommersemester 2023)
  2. Inverse Problems (Wintersemester 2022/2023)
  3. Mathematical Foundations of Machine Learning (Sommersemester 2022)
  4. Mathematische Grundlagen der Datenanalyse und Bildverarbeitung (Wintersemester 2021/2022)
  5. Mathematik 2b für Produktionstechniker (Sommersemester 2021)

Theses (Selection)complete list

  1. The Radon Cumulative Distribution Transform in Image Classification (Lia Pribnow)
  2. Inversion of the Modulo Radon Transform via direct Fourier Reconstruction Methods (Meira Iske)
  3. Equivariant Neural Networks for Indirect Measurements (Nick Heilenkötter)
  4. Approximation nichtlinearer Operatoren durch Neuronale Netze und ihre Implementierung durch DeepONets (Theresa Sauerland)
  5. Das universelle Approximationsproblem für neuronale Netze und numerische Tests für niedrig-dimensionale inverse Probleme (Malte Lorenzen)

Publications (Selection)complete list

  1. M. Beckmann, N. Heilenkötter.
    Equivariant Neural Networks for Indirect Measurements.
    Zur Veröffentlichung eingereicht.

    online at: https://arxiv.org/abs/2306.16506

  2. M. Beckmann, A. Bhandari, M. Iske.
    Fourier-Domain Inversion for the Modulo Radon Transform.
    Zur Veröffentlichung eingereicht.

    online at: https://arxiv.org/abs/2307.13114

  3. M. Beckmann, A. Bhandari.
    MR. TOMP: Inversion of the Modulo Radon Transform (MRT) via Orthogonal Matching Pursuit (OMP).
    2022 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 16.10.-19.10.2022.
  4. M. Beckmann, A. Bhandari, F. Krahmer.
    The Modulo Radon Transform: Theory, Algorithms and Applications.
    SIAM Journal on Imaging Sciences, 15(2):455-490, 2022.

    DOI: 10.1137/21M1424615

  5. M. Beckmann, P. Maaß, J. Nickel.
    Error analysis for filtered back projection reconstructions in Besov spaces.
    Inverse Problems, 37 014002 37(1), IOPscience, 2020.