Im Wintersemester 2026/27 findet das Institutsseminar nach Bedarf mittwochs 14:30 Uhr im Raum Prü-1104 oder dem blauen Salon statt.
| Datum | Thema | Vortragende/r |
|---|---|---|
| 28.10.2026 | Verteilungsbasiertes Reinforcement Learning für stochastische Steuerungsprobleme | Rafael Gagarin (TUBAF) |
| 25.11.2026 | Designing Machine Learning Models Rather Than Just Training Them: A Contribution of Mathematics | Marika Kaden (HS Mittweida) |
| 13.01.2026 | Communicating predictive accuracy via loss-equivalent classification accuracy | Niklas Lehmann (TUBAF) |
| 03.02.2026 | TBA | Anne Gierich (TUBAF) |
Vergangene Vorträge
2026
| Datum | Thema | Vortragende/r |
|---|---|---|
| 29.04.2026 | Metropolis-adjusted interacting particle sampling | Björn Sprungk (TUBAF) |
| 20.05.2026 | Multimodal Laplace-based sampling | Hanyue Gu (TUBAF) |
| 27.05.2026 | Flow-based Slice Sampling zur Simulation komplexer Posteriorverteilungen | Anne Gierich (TUBAF) |
| 03.06.2026 | From Filtering to Inversion: Kalman-Based Methods for Nonlinear Parameter Estimation in Geotechnics | Konstantin Ibadullaev (TUBAF) |
| 03.06.2026 | Slice Sampling using Approximations | Kevin Bitterlich (TUBAF) |
| 17.06.2026 | Eine dimensionsunabhängige Hamiltonian Monte Carlo-Methode zu Simulation von Verteilungen auf der Einheitssphäre | Minh Tri Hoang (TUBAF) |
| 24.06.2026 | Stochastic Discontinuous Galerkin Methods for PDE-Based Models with Random Coefficient | Pelin Çiloğlu (TU Chemnitz) |
| 15.07.2026 | Flow Matching in der Seismik | Baldur Paulwitz (TUBAF) |
| 15.07.2026 | On a fully polynomial-time randomized approximation scheme for counting k-coulourings in graphs | Christoph Brause (TUBAF) |
2025
| Datum | Thema | Vortragende/Vortragender |
|---|---|---|
| 22.01.2025 | Neuronale Operatoren zur Approximation und Inversion seismischer Laufzeiten | Baldur Paulwitz |
| 05.02.2025 | Anwendung von neuronalen Netzwerken auf Zeitreihen in den Geowissenschaften | Konstantin Ibadullaev |
| 16.04.2025 | How to beat a Bayesian adversary | Prof. Jonas Latz (U Manchester) |
| 14.05.2025 | Conditional Wasserstein Distances for Bayesian Flow Matching | Dr. Paul Hagemann (TU Berlin) |
| 21.05.2025 | Parallel Ensemble-Kalman-Inversion of Geo-Electromagnetic Data | Dr. Ralph-Uwe Börner (TUBAF) |
| 28.05.2025 | Geodesic slice sampling on Riemannian manifolds | Dr. Mareike Hasenpflug (U Passau) |
| 25.06.2025 | Delayed Acceptance Slice Sampling | Kevin Bitterlich (TUBAF) |
| 02.07.2025 | Mixed moving average field guided learning with unbounded losses | Jasmin Sternkopf (TU Chemnitz) |
| 09.07.2025 | Importance Sampling for Concentrating Posteriors | Hanyue Gu (TUBAF) |
| 12.11.25 | Flow-based Generative Modeling for Bayesian Inverse Problems | Moritz Poguntke (TU Chemnitz) |
| 03.12.25 | Low-rank approximations for linear Gaussian inverse problems in infinite dimensions | Giuseppe Carere (U Potsdam) |
| 04.02.26 | Lösung von inversen Problemen mittels Kalman-Inversionsalgorithmen | Konstantin Ibadullaev (TUBAF) |
2024
| Datum | Thema | Vortragende/Vortragender |
|---|---|---|
| 23.10.2024 | Python Environments & Docker (Slides including demo: here) | Matthias Werner |
| 06.11.2024 | Surrogate-Accelerated Markov Chain Monte Carlo Methods for Bayesian Inverse Problems (Code: github.com/dom0015/surrDAMH) | Simona Beresova, PhD (Institute of Geonics) |
| 27.11.2024 | Bayesian inference of covariate-parameter relationships for population modelling | Prof. Han Cheng Lie (University of Potsdam) |
Im Sommersemester 2024 haben wir uns mit dem Thema Kausalität auseinandergesetzt und dabei wesentliche Teile des Buches "Elements of Causal Inference" von Jonas Peters, Dominik Janzing und Berhard Schölkopf (MIT Press, 2017) besprochen:
| Datum | Thema | Vortragende/Vortragender |
|---|---|---|
| 17.01.2024 | Zu einer Frage der bedingten Abhängigkeit | Prof. Hans-Jörg Starkloff |
| 24.04.2024 | Statistik und Kausalität | Prof. Hans-Jörg Starkloff |
| 08.05.2024 | Einführung in kausale Inferenz (Abschnitt 1 und 2) | Prof. Björn Sprungk |
| 15.05.2024 | Strukturelle kausale Modelle (SKM) und Interventionen (Abschnitt 6.1 - 6.3) | Dr. Christoph Brause |
| 29.05.2024 | Kontrafaktizität, Markoweigenschaft, Treue und kausale Minimalität (Abschnitt 6.4 - 6.5) | Kevin Bitterlich |
| 05.06.2024 | Berechnung von Interventionsverteilungen, Do-Kalkül und Falsifizierbarkeit (Abschnitt 6.6 - 6.8) | Prof. Björn Sprungk |
| 12.06.2024 | Kausale Inferenz mit Python (ZIP-Datei mit Code und Folien: hier) | Matthias Werner |
| 19.06.2024 | Mögliche Ergebnisse und strukturelle Identifizierbarkeit in SKM (Abschnitt 6.9 und 7.1) | Konstantin Ibadullaev |
| 26.06.2024 | Methoden zur strukurellen Idenfikation in SKM (Abschnitt 7.2) | Hanyue Gu |
| 03.07.2024 | SKM und Verborgene Variablen (Abschnitt 9.1 bis 9.4) | Dr. Anna Chekhanova |
| 10.07.2024 | SKM für Zeitreihen (Abschnitt 10) | Dr. Andreas Wünsche |
2023
- 08.12.2023
Jun.-Prof. Daniel Walter (HU Berlin)
Source estimation and optimal sensor placement in spaces of measures - 16.11.2023
Jannis Chemseddine (TU Berlin)
When does minimizing the joint error yield good posterior reconstructions? - 16.11.2023
Paul Hagemann (TU Berlin)
Stability of Conditional Generative Models w.r.t. Observations - 20.06.2023
Dr. Orkun Furat (U Ulm)
Virtual materials testing: Workflow from image processing, via stochastic modeling to numerical simulation for establishing structure-property relationships - 26.05.2023
Prof. Marcus Wiens (TU BA Freiberg)
Measures for criticality and useful redundancy for the design of robust supply networks
2022
- 06.12.2022
Prof. Rudolf Kruse (U Magdeburg)
Unsicheres Wissen in der Künstlichen Intelligenz: Methoden und Anwendungen - 09.11.2022
Prof. Dietrich Stoyan (TU BA Freiberg)
Über den vermeintlichen Beweis der Markt-Hypothese zum Ursprung der Covid-19-Pandemie - 28.07.2022
Prof. Amir Sagiv (Columbia University)
A Measure Perspective on Uncertainty Propagation - 13.07.2022
Prof. Kengo Kamatani (ISM Osaka)
Non-reversible guided Metropolis kernel - 29.06.2022
Jun.-Prof. Conrad Jackisch (TU BA Freiberg)
Unsicherheiten in freier Wildbahn – Erfahrungen aus einem interdisziplinären Forschungsprojekt zu Anpassung an den Klimawandel an der Nordseeküste - 14.06.2022
Prof. Daniel Rudolf (U Passau)
Slice Sampling - 01.06.2022
Prof. Dietrich Stoyan (TU BA Freiberg)
Anpassungstests für Daten aus Siebanalysen - 11.05.2022
Prof. Sebastian Schmon (U Durham)
Optimal scaling of random-walk Metropolis algorithms using Bayesian large-sample asymptotics - 15.02.2022
Kevin Bitterlich (TU BA Freiberg)
Nichtreversible Metropolis-Hastings Algorithmen - 01.02.2022
Prof. Hans-Jörg Starkloff (TU BA Freiberg)
Zur Existenz von Lösungen von zufälligen gewöhnlichen Differentialgleichungen in Skalen von Banachräumen - 18.01.2022
Jun.-Prof. Björn Sprungk (TU BA Freiberg)
Stability of Uncertainty Quantification and Bayesian Inverse Problems
2021
- 30.11.2021
Sebastiano Grazzi (TU Delft)
The Boomerang sampler - 16.11.2021
Prof. Dietrich Stoyan (TU BA Freiberg)
Punktprozess-Statistik in der Partikelgrößen-Statistik - 02.11.2021
Dr. Philipp Wacker (FAU Erlangen-Nürnberg)
Deterministic Dynamics of Ensemble Kalman Inversion - 19.10.2021
Paula Klinger (TU BA Freiberg)
Monte Carlo-Berechnung von Risikomaßen mit Anwendung in der Energiewirtschaft - 13.07.2021
Viacheslav Natarovskii (GAU Göttingen)
Slice Sampling - 15.06.2021
Dr. Simon Weissmann (U Heidelberg)
Analysis of the ensemble Kalman inversion: from discrete to continuous time - 01.06.2021
Markus Dietz (TU BA Freiberg)
On a stochastic arc furnace model - 18.05.2021
Prof. Dr. Han Cheng Lie (U Potsdam)
Stochastic optimal control of SDEs for rare events and importance sampling of path functionals - 04.05.2021
Dr. Jonas Latz (U Cambridge)
Analysis of Stochastic Gradient Descent in Continuous Time - 20.04.2021
Dr. Jeremy Budd (TU Delft)
Theory and Image Segmentation with Graph MBO and Allen-Cahn
