Prof. Dr. Dirk Lorenz

Leiter der AG Inverse Probleme und Bildverarbeitung


(Foto Lukas Klose/Universität Bremen)

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Lebenslauf

30.08.1978	geboren in Bremen.
1997 - 2002	Studium (Mathematik, Physik und Philosophie) an der Universität of Bremen
08.2002	Diplom in Mathematik, Diplomarbeit "Methoden der Multiskalenglättung"
2002 - 2004	Doktorand in der AG Technomathematik am ZeTeM
2004 - 2006	Postdoc in der Doktorandengruppe SCiE
02.2005	Promotion in Mathematik, Dissertation "Wavelet Shrinkage in Signal & Image Processing - An Investigation of Relations and Equivalences"
03.2006 - 08.2006	Postdoc am Department Electrical Engineering am Technion, Haifa (Stipendium im EU Netzwerk HASSIP). Host: Prof. Y.Y. Zeevi
2006 - 03.2009	Postdoc in der AG Technomathematik am ZeTeM
04.2009 - 09.2023	Professor am Institut für Analysis und Algebra, TU Braunschweig
10.2023 - heute	Professor am Zentrum für Industriemathematik, Uni Bremen

Forschungsgebiete

• Inverse Probleme
• Signal- und Bildverarbeitung
• Optimierung
• Maschinelles Lernen

Projekte

1. Sparsity und Compressed Sensing für Inverse Probleme (01.06.2008 - 31.05.2011)
2. BMBF-INVERS: Dekonvolution vs. Shrinkage: Mathematische Methoden für eine verbesserte Peakdetektion (01.10.2007 - 30.06.2010)
3. BMBF-INVERS: Regularisierung inverser Faltungsgleichungen in Besov-Skalen (01.10.2007 - 30.06.2010)
4. Parameteroptimierung für die High-Content-Analyse (01.12.2005 - 30.09.2007)
5. DFG-SPP 1114: Wavelet-shrinkage in der Bildverarbeitung – Eine Untersuchung von Zusammenhängen und Äquivalenzen (01.10.2002 - 30.09.2004)

Leitung von Projekten

1. #MOIN - LC-MS Peak Analyzer (01.05.2024 - 30.06.2025)
2. Automatisierte datengetriebene Schadensdetektierung (01.10.2023 - 30.09.2026)
3. Training Data Driven Experts in Optimization (01.06.2020 - 01.12.2024)
4. Mathematik für maschinelle Lernmethoden für graph-basierte Daten mit integriertem Domänenwissen (01.04.2020 - 31.12.2023)
5. Sparsity und Compressed Sensing für Inverse Probleme (01.06.2008 - 31.05.2011)

Veranstaltungen (Auswahl)vollständige Liste

1. Mathematical Methods for Data Analysis and Image Processing (Wintersemester 2024/2025)
2. Convex Analysis and Optimization (Wintersemester 2024/2025)
3. Mathematical Methods for Data Analysis and Image Processing (Wintersemester 2023/2024)
4. Convex Analysis (Wintersemester 2023/2024)
5. Seminar zur Regularisierung inverser Probleme (Wintersemester 2008/2009)

Abschlussarbeiten (Auswahl)vollständige Liste

1. Die theoretische Analyse und Anwendung differentieller Methoden zur Flussberechnung (Kanglin Chen)
2. Image Inpainting (Inna Korabova)

Publikationen (Auswahl)vollständige Liste

1. J. Bresch, D. Lorenz, F. Schneppe, M. Winkler.
   Computing adjoint mismatch of linear maps.
   Zur Veröffentlichung eingereicht.

   online unter: https://arxiv.org/abs/2503.21361

2. N. Breustedt, P. Climaco, J. Garcke, J. Hamaekers, D. Lorenz, G. Kutyniok, R. Oerder, C. V. Shukla.
   On the interplay of subset selection and informed graph neural networks.
   , Springer Verlag, 2025.

   DOI: 10.1007/978-3-031-83097-6
   online unter: https://arxiv.org/abs/2306.10066

3. D. Lorenz, M. Winkler.
   Minimal error momentum Bregman-Kaczmarz.
   Linear Algebra and its Applications, 709:416-448, Elsevier, 2025.

   DOI: 10.1016/j.laa.2025.01.024
   online unter: https://arxiv.org/abs/2307.15435

4. D. Lorenz, E. Bednarczuk, T. H. Tran.
   Proximal Algorithms for a class of abstract convex functions.
   Set-Valued and Variational Analysis, 33(5):1-44, Springer Verlag, 2025.

   DOI: 10.1007/s11228-025-00743-9
   online unter: https://arxiv.org/abs/2402.17072

5. M. M. Alves, D. Lorenz, E. Naldi.
   A general framework for inexact splitting algorithms with relative errors and applications to Chambolle-Pock and Davis-Yin methods.
   Zur Veröffentlichung eingereicht.

   online unter: https://arxiv.org/abs/2407.05893

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