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
GWK beschließt weitere Förderung der Mathematischen Forschungsdateninitiative (MaRDI)
Förderung des vom WIAS koordinierten Konsortiums im Rahmen der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur zunächst bis 2028 verlängert
Publikation zu Hypernetworks induce stable hyperlocking in Nature Communications
Matthias Wolfrum Teil eines Forscherteams, dessen Arbeit in renommierter Zeitschrift veröffentlicht wurde.
Veranstaltungen
Dienstag, 21.07.2026, 10:15 (WIAS-406)
Seminar Nichtlineare Optimierung und Inverse Probleme
Prof. Dr. A. Jourani, Université de Bourgogne, Dijon, Frankreich:
Error bound characterizations of the conical constraint qualification in convex programming
Stellen
Mathematisch-technische/r Softwareentwickler/in (m/w/d) (2026/09)
Ausbildung in einem international geprägten wissenschaftlichen Arbeitsumfeld
Promotionsstelle (f/m/d) (2026/11)
Optimierung oder Inverse Probleme mit partiellen Differentialgleichungen
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (f/m/d) (2026/12)
Optimierung mit partiellen Differentialgleichungen und Variationsungleichungen
Drei Postdoktorand(inn)enstellen (f/m/d) (2026/13)
Verstärkendes Lernen und datengestützte mathematische Modellierung hinsichtlich theoretischer Grundlagen und/oder wissenschaftlich relevanter Anwendungen
Promotionsstelle (f/m/d) (2026/14)
Verstärkendes Lernen und datengestützte mathematische Modellierung hinsichtlich theoretischer Grundlagen und/oder wissenschaftlich relevanter Anwendungen
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (f/m/d) (2026/15)
Mathematische Modellierung, Analysis und numerische Simulation von Strömungen und Multiskalensystemen
Gruppenleiter/in (f/m/d) (2026/16)
Theorie und Algorithmen zur Optimierung mit partiellen Differentialgleichungen unter Einbeziehung mathematisch fundierter künstlicher Intelligenz