Software
awc - Adaptive weights clustering

AWC ist ein Open-Source Python Paket, welches einen neuen nicht-parametrischen Clusteralgorithmus names "Adaptive Weights Clustering" implementiert. Das Verfahren funktioniert vollautomatisch und erfordert nicht die Vorabspezifikation der Anzahl von Clustern oder ihrer Struktur. Die Methode lässt sich auch für hochdimensionale Datensätze verwenden.
aws - Adaptive weights smoothing

aws ist ein R-Paket welches eine Referenzimplementation des "adaptive weights smoothing"-Algorithmus für lokal konstante Likelihood- and lokal polynomiale Regressionmodelle enthält. Binaries für verschiedene Betriebssystem sind auf dem zentralen R Archiv erhältlich (Comprehensive R Archive Network).
BOP - Ein Simulator für komplexe verfahrenstechnische Prozesse

Der Simulator BOP (Block-Orientierter Prozess-Simulator) ist ein Softwarepaket für die statische, dynamische und Monte-Carlo-Simulation komplexer verfahrenstechnischer Prozesse. Das Simulationskonzept von BOP basiert auf einem hierarchisch modularen Prozessmodell und ermöglicht einen effizienten Einsatz auf Parallelrechnern mit gemeinsamem Speicher.
WIAS R-Pakete zur Bildverarbeitung / Neurowissenschaften

Das WIAS entwickelt eine Reihe von R-Paketen zur Bildverarbeitung mit besonderem Fokus auf strukturadaptive Glättungsmethoden. Die Anwendungen reichen von digitalen Farbbildern, über funktionelle Magentresonanztomographie bis zu diffusionsgewichteter Bildgebung.

Forschungsgruppen
- Partielle Differentialgleichungen
- Laserdynamik
- Numerische Mathematik und Wissenschaftliches Rechnen
- Nichtlineare Optimierung und Inverse Probleme
- Stochastische Systeme mit Wechselwirkung
- Stochastische Algorithmen und Nichtparametrische Statistik
- Thermodynamische Modellierung und Analyse von Phasenübergängen
- Nichtglatte Variationsprobleme und Operatorgleichungen