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Zentrum für Industriemathematik

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Dr. Matthias Beckmann

Wissenschaftlicher Mitarbeiter der AG Technomathematik

Raum: MZH 2260
E-Mail: matthias.beckmann@uni-bremen.de
Telefon: (0421) 218-63810

Veranstaltungen (Auswahl)vollständige Liste

  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)

Abschlussarbeiten (Auswahl)vollständige Liste

  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)

Publikationen (Auswahl)vollständige Liste

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

    online unter: 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 unter: 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.