Arbeitsgruppe Unsicherheitsquantifizierung

Schematische Darstellung der Propagation von UnsicherheitNutzt man mathematische Modelle zur Simulation und Prognose, so ist nicht nur eine hinreichend genaue numerische Berechnung notwendig, sondern ebenso die Kenntnis der jeweiligen Modellparameter. Gerade letztere ist in der Praxis nicht immer der Fall. Natürliche Schwankungen von Materialeigenschaften oder zufällige Einflussgrößen erfordern eine probabilistische Modellierung der Unsicherheiten in den Koeffizienten des Modells sowie eine entsprechende Prognose, welche die resultierende Bandbreite an Vorhersagen abdeckt.

Schematische Darstellung Bayesscher Inferenz zur UnsicherheitsquantifikationHier setzt die Arbeit unserer Forschungsgruppe an. Wir beschäftigen uns unter anderem mit effizienten Verfahren zur Propagation von Unsicherheiten in komplexen Modellen und nutzen dazu beispielsweise hochdimensionale Approximationsmethoden (Dünngitter-Interpolation, tiefe neuronale Netzwerke). Des Weiteren untersuchen wir auch Bayessche Methoden zur Parameteridentifikation und Datenassimilation in Differentialgleichungsmodellen, insbesondere entsprechende Samplingverfahren (Markov-Ketten-Monte-Carlo, Ensemble Kalman Filter).

Für weitere Informationen siehe auch den Beitrag im aktuellen ACAMONTA-Band (Seite 26 bis 30).

Kontakt

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Fax: +49 3731 39−3442
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D-09596 Freiberg

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Prof. Hans-Jörg Starkloff ist ab 1. März neuer Professor für Stochastik an der TU Bergakademie Freiberg. Der Mathematiker beschäftigt sich künftig mit der Analyse und Simulation von Wahrscheinlichkeitsmodellen. … weiterlesen

Schüler Jan Hofmeister navigiert  durch eine 3D-Ringwirbelsimulation
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