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Zentrum für Industriemathematik

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Prof. Dr. Dirk Lorenz

Leiter der AG Inverse Probleme und Bildverarbeitung

Raum: MZH 5490
E-Mail: d.lorenz@uni-bremen.de
Telefon: (0421) 218-63982
ORCID iD:   0000-0002-7419-769X

(Foto Lukas Klose/Universität Bremen)

Sprechstunden: Während der Vorlesungszeit halte ich wöchentliche Sprechstunden ab (hybrid und persönlich). Die Termine finden Sie auf meiner Profilseite in Stud.IP - navigieren Sie einfach zu meiner Profilseite, klicken Sie auf "Termine", wählen Sie einen Termin und kommen Sie entweder online (Link ebenfalls in Stud.IP) oder in meinem Büro vorbei.

Lebenslauf

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

Forschungsgebiete

Projekte

  1. Sparsity und Compressed Sensing für Inverse Probleme (01.06.2008 - 31.05.2011)
  2. BMBF-INVERS: Regularisierung inverser Faltungsgleichungen in Besov-Skalen (01.10.2007 - 30.06.2010)
  3. BMBF-INVERS: Dekonvolution vs. Shrinkage: Mathematische Methoden für eine verbesserte Peakdetektion (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. Automatisierte datengetriebene Schadensdetektierung (01.10.2023 - 30.09.2026)
  2. Training Data Driven Experts in Optimization (01.06.2020 - 01.12.2024)
  3. Mathematik für maschinelle Lernmethoden für graph-basierte Daten mit integriertem Domänenwissen (01.04.2020 - 31.12.2023)
  4. 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 2023/2024)
  2. Convex Analysis (Wintersemester 2023/2024)
  3. 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. D. Lorenz, J. Marquardt, E. Naldi.
    The degenerate variable metric proximal point algorithm and adaptive stepsizes for primal-dual Douglas-Rachford.
    Erscheint in Optimization

    online unter: https://arxiv.org/abs/2302.13128

  2. N. K. Bellam Muralidhar, C. Gräßle, N. Rauter, A. Mikhaylenko, R. Lammering, D. Lorenz.
    Damage identification in fiber metal laminates using bayesian analysis with model order reduction.
    Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, Part B 403, 2023.

    DOI: 10.1016/j.cma.2022.115737
    online unter: https://arxiv.org/abs/2206.04329

  3. D. Lorenz, F. Schneppe.
    Chambolle-Pock’s primal-dual method with mismatched adjoint.
    Applied Mathematics & Optimization, 87(22), 2023.

    DOI: 10.1007/s00245-022-09933-5
    online unter: https://arxiv.org/abs/2201.04928

  4. R. Gower, D. Lorenz, M. Winkler.
    A Bregman-Kaczmarz method for nonlinear systems of equations.
    Computational Optimization and Applications, , 2023.

    DOI: 10.1007/s10589-023-00541-9
    online unter: https://arxiv.org/abs/2303.08549

  5. D. Lorenz, F. Schneppe, L. Tondji.
    Linearly convergent adjoint free solution of least squares problems by random descent.
    Inverse Problems, , 2023.

    DOI: 10.1088/1361-6420/ad08ed
    online unter: https://arxiv.org/abs/2306.01946