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
Berliner Tag der Mathematik in Adlershof
Das WIAS ist Mitveranstalter der Mitmach- und Informationsveranstaltung rund um die Mathematik
Veranstaltungen
Mittwoch, 31.05.2023, 10:00 (WIAS-ESH)
Forschungsseminar Mathematische Statistik
Dr. R. Altmeyer, University of Cambridge:
Statistics for stochastic PDEs: Optimal rates and a nonparametric LAN expansion (hybrid talk)

Stellen
Doktorand/in (m/w/d) (22/27)
Multicriteria Optimization Subject to Equilibrium Constraints Using the Example of Gas Networks
Doktorand/in (m/w/d) (22/29)
Stochastic gradient methods for almost sure state constraints for optimal control of gas flow under uncertainty
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) (23/02)
Development, analysis and implementation of discretization methods and solution algorithms for the transport of charged species
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) (23/07)
Simulation von Halbleiterbauelementen für Quantentechnologien
Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) (23/08)
Theorie und Modellierung elektrochemischer Systeme
Postdoc Position (m/w/d) (23/11)
Data-driven Robust Model Predictive Control under Distribution Shift
Doktorand/in (m/w/d) (23/12)
Research on physically consistent discretizations for problems from fluid dynamics