Leiter der Arbeitsgruppe

Jun.-Prof. Dr. rer. nat. Björn Sprungk

Jun.-Prof. Dr. rer. nat. Björn Sprungk


Juniorprofessor für Angewandte Mathematik

Universitätshauptgebäude, Prüferstr. 9, Zimmer DG.02

Telefon +49 3731 39-3225
Fax +49 3731 39-3442
bjoern [dot] sprungkatmath [dot] tu-freiberg [dot] de



Kurze Vita

ZeitraumTätigkeit
seit 02/2020Tenure-Track Professor für Angewandte Mathematik an der Fakultät für Mathematik und Informatik der TU Bergakademie Freiberg
04/2018 - 01/2020Postdoc am Institut für Mathematische Stochastik der Georg-August Universität Göttingen
08/2017 - 03/2018Postdoc im DFG-Graduiertenkolleg 1953 "Statistical Modeling of Complex Systems and Processes" an der Universität Mannheim
06/2017Promotion (Dr. rer. nat.) über "Numerical Methods for Bayesian Inference in Hilbert Spaces" an der TU Chemnitz
05/2013 - 08/2017Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand an der Professur Numerische Mathematik der TU Chemnitz
04/2011 - 04/2013Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Numerische Mathematik und Optimierung der TU Bergakademie Freiberg im Rahmen des DFG-Schwerpunktprogramms 1324 "Extraktion quantifizierbarer Information aus komplexen Systemen"
07/2009 - 12/2009Auslandssemester an der Technisch-Naturwissenschaftlichen Universität Norwegens in Trondheim
10/2005 - 03/2011Diplomstudium der Angewandten Mathematik an der TU Bergakademie Freiberg
1985Geboren in Possendorf (Sachsen)

Aktuelle Lehre

Sommersemester 2021

Aktuell finden die nachfolgenden Lehrveranstaltungen in Online-Formaten statt. Zur Organisation der jeweiligen Veranstaltung sowie zur Bereitstellung der Materialien ist ein OPAL-Kurs angelegt

Bitte schreiben Sie sich zur Teilnahem in den entsprechenden OPAL-Kursen ein.



Vorlesung "Kontrolltheorie"


Vorlesung "Stochastische Simulation"

  • Für: Mm (6. und 8. Semester), BWM (6. Semester), MWM (2. Semester)
  • OPAL-Kursseite

Vorlesung "Versuchsplanung und multivariate Statistik"

Forschung und Publikationen

Forschungsinteressen

  • Unsicherheitsquantifizierung für Differentialgleichungen
  • Hochdimensionale Approximationsmethoden
  • Monte-Carlo-Verfahren
  • Theorie der Markowschen Ketten
  • Bayessche Inferenz
  • Inverse Probleme

Google Scholar Profil


Preprints

Begutachtete Publikationen

Thesen