Mission
Die projektorientierte Forschung am WIAS ist gekennzeichnet durch die Verknüpfung der mathematischen Disziplinen Analysis, Stochastik und Numerik. Diese Kombination birgt besonderes Potential für wichtige Beiträge zur Lösung komplexer Fragestellungen wie dem zuverlässigen Extrahieren von Informationen aus großen Datensätzen oder der geeigneten Berücksichtigung von Unsicherheiten in der Beschreibung von Prozessen. Das Institut trägt so zur Lösung aktueller gesellschaftlicher Herausforderungen bei.
Forschung
Das Institut widmet sich sowohl der mathematischen Grundlagenforschung als auch der Entwicklung von Algorithmen und wissenschaftlicher Software. Dabei werden physikalisch und technisch fundierte mathematische Modelle entworfen, die das betrachtete Phänomen korrekt erfassen und einer hoch entwickelten mathematischen Analyse zugänglich machen. Die Phasen der Aufgabenlösung werden in enger Verzahnung immer wieder neu durchlaufen und aufeinander abgestimmt, bis eine optimale Lösung gefunden ist.
Aktuell
Alexandra Quitmann erhält Marthe-Vogt-Preis
Forscherin wird am 7. November 2024 für ihre herausragende Grundlagenforschung am WIAS ausgezeichnet.
Veranstaltungen
Donnerstag, 21.11.2024, 14:00 (WIAS-405-406)
Forschungsseminar Mathematische Modelle der Photonik
Y. Kato, University of Tokyo, Japan:
Introduction of two studies: (1) analysis of oscillation quenching by periodic perturbation and (2) parameter estimation of Kuramoto model
Stellen
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) (23/28)
Optimization with partial differential equations and variational inequalities
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) (24/11)
Analysis, Numerik und Optimalsteuerung von partiellen Differentialgleichungen, insbesondere Modelle für anisotrope Fluide
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) (24/14)
Skalierbare, leistungsstarke Computerplattform für digitale Zwillinge (Digital Twins) menschlicher Organe
Doktorand/in (m/w/d) (24/20)
Erforschung der Theorie des prinzipiell optimalen Transports, der Optimierung und des maschinellen Lernens
Doktorand (m/w/d) (24/21)
Optimization with partial differential equations under uncertainty
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) (24/22)
Optimization with partial differential equations and variational inequalities
Assistent/in des Direktors (m/w/d) (24/24)
Führung des Sekretariats und Erledigung allgemeiner Sekretariatsaufgaben