Forschungsgebiete

In der Forschung deckt das ZeTeM ein breites Spektrum ab, zum Beispiel:

• Tikhonov Regularisierung
• Adaptive Finite Elemente
• Adaptive Multi-Skalen-Methoden
• Bild- und Signalverarbeitung in den Life Sciences
• Bileveloptimierung
• Clustering
• Compressed Sensing
• Computational Engineering
• Computational mass spectrometry
• Data Analysis
• Datenassimilation
• Deep Learning
• Dynamische Systeme
• Echtzeitsysteme
• Effiziente Algorithmen
• Eigenwertprobleme
• Große Gleichungssysteme
• High Performance Computing
• Imaging mass spectrometry
• Industriemathematik
• Inverse Probleme
• Inverse Probleme
• Klassifizierung
• Level-Set-Methoden
• Maschinelles Lernen
• Materialwissenschaften
• Mathematische Modellierung
• Matrixfaktorisierungen für maschinelles Lernen
• Methoden der Datenassimilation
• Modellierung
• Modellreduktion
• Multikriterielle Optimierung
• Natural language processing
• Nonsmooth Analysis
• Numerik
• Optimale Mehrgrößenregelung
• Optimale Steuerung
• Optimierung
• Parallele Algorithmen
• Parameteridentifikation
• Parameteridentifikation in dynamischen Systemen
• Partielle Differentialgleichungen
• Projektmanagement
• Regelung
• Regularisierung
• Regularisierung bei maschinellem Lernen
• Robotik
• Signal- und Bildverarbeitung
• Streuprobleme
• Systemtheorie und Parameteridentifikation
• Tikhonov-Phillips-Regularisierungen
• Wavelet-Analysis
• Wissenschaftliches Rechnen
• Zeitreihenanalyse

Weitere Informationen finden Sie auf den Seiten der Arbeitsgruppen und der Mitarbeiter.