Kaiserslautern  /  26.9.2018  -  28.9.2018

Quantifizierung von Unsicherheiten

Themenkonferenz der Felix-Klein-Akademie

Komplexe Vorgänge in Natur und Technik laufen häufig nicht so ab wie erwartet. Lässt sich ihr Verhalten dennoch vorhersagen? Mathematiker arbeiten aktuell daran, auch für Situationen mit vielen unbekannten Parametern quantitative Beschreibungen zu finden.

Multilevel Monte Carlo Verfahren (MLMC), Markov-Chain-Monte-Carlo-Verfahren (MCMC) sowie Tensorzerlegung und Deep Learning Methoden zur multivariaten Funktionsapproximation gehören dabei zum methodischen Rüstzeug der Unsicherheitsquantifizierung. 

Drei internationale Experten aus den Vereinigten Staaten, Großbritannien und Russland werden ihre aktuellen Studien und Forschungsarbeiten vorstellen. Ihr besonderes Augenmerk gilt dem Umgang mit Unsicherheiten. Das Ziel der Themenkonferenz der Felix-Klein-Akademie ist es, die Forschung anzuregen und über die Anwendungen in der Mathematik zu diskutieren.

 

Diese Experten stellen ihre aktuellen Studienergebnisse vor:

  • Prof. Yalchin Efendiev, PhD: Texas A&M University (TAMU), College Station, USA
  • Prof. Robert Scheichl, PhD: University of Bath, Great Britain
  • Prof. Ivan Oseledets, PhD: Skolkovo Institute of Science and Technology, Moscow, Russia