Mit dem Vordringen stochastischer Modellbildungen bei der Untersuchung von Anwendungsproblemen wächst der Bedarf an effektiven statistischen Verfahren. Die Forschungsgruppe befaßt sich mit Arbeiten zur angewandten, algorithmisch orientierten Wahrscheinlichkeitstheorie und Mathematischen Statistik, die konstruktive und theoretische Aspekte statistischer und numerischer Aufgabenstellungen beinhalten und ergänzt werden durch Komplexitätsuntersuchungen. Im Vordergrund stehen dabei Anwendungen in den Wirtschafts- und Ingenieurwissenschaften. Insbesondere geht es um die Behandlung inverser und schlecht gestellter Probleme mit Methoden der nichtparametrischen Statistik, um die Numerik und Statistik stochastischer Differentialgleichungen und um die Effizienz stochastischer Algorithmen. Die Forschungsgruppe wirkt an interdisziplinären Anwendungsprojekten mit und entwickelt effiziente und problemorientierte Software.
Nichtparametrische statistische Verfahren haben sich in der Vergangenheit als sehr erfolgreich bei der stochastischen Modellierung in Wirtschafts- und Ingenieurwissenschaften erwiesen. Sie werden daher derzeit intensiv untersucht. Auch stochastische numerische Verfahren sind Gegenstand weltweiter Forschungen; Monte-Carlo-Methoden werden üblicherweise dann eingesetzt, wenn herkömmliche Methoden auch bei Einsatz modernster Rechentechnik nicht mehr durchführbar sind.
Die Forschungstätigkeit der Gruppe orientiert sich derzeit an den Anwendungsfeldern