Data & Information
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Ob in der Logistik, der Medizin oder im Mobilfunk - viele Anwendungen führen zu immer größer werdenden Datensätzen. Um diese Datenmengen zu analysieren und effizient zu nutzen, benötigen wir immer neue mathematische Werkzeuge.
An der TUM Fakultät für Mathematik entwickeln und erforschen wir Methoden zur Datenverarbeitung und Extraktion relevanter Informationen, die speziell auf die Herausforderungen großer Datenmengen eingehen. Damit lassen sich in vielen Anwendungsbereichen Prognosen erstellen, Ressourcen schonen und Kosten senken.
Forschungsbereiche
Verschiedene Gruppen in unserer Abteilung widmen sich im Bereich Data & Information den Gesichtspunkten der
- Optimierung
- Wahrscheinlichkeit und Statistik
- angewandten harmonischen Analyse
- Computertopologie und
- Quanteninformationstheorie.
Professor*innen
- Ulrich Bauer
- Folkmar Bornemann
- Claudia Czado
- Mathias Drton
- Massimo Fornasier
- Robert König
- Felix Krahmer
- Fabian Theis
- Michael Ulbrich
- Elisabeth Ullmann
- Michael Wolf
- Johannes Zimmer
Relevante Forschungseinheiten
- Angewandte Numerische Analysis, Optimierung und Data Analysis
- Discrete Mathematics, Optimization, and Convexity
- Geometrie und Visualisierung
- Mathematische Modellierung biologischer Systeme
- Mathematische Optimierung
- Mathematische Physik
- Numerische Mathematik
- Wahrscheinlichkeitstheorie
- Wissenschaftliches Rechnen
Aktuelles aus der Forschung
Munich Data Science Institute startet
Die Datenwissenschaften verändern Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft – über Fachdisziplinen hinweg. Deshalb bündelt die TUM mit dem Munich Data Science Institute jetzt ihre Kompetenzen.
One World Dynamics
Die "One World Projects" sind während der Corona-Pandemie entstanden und verbinden Mathematiker*innen weltweit. 3 Forscher der TUM haben das "One World Dynamics Seminar" mitinitiiert.
"scVelo" sagt Zellentwicklung vorher
Wie entwickeln sich Zellen? Ein Forschungsteam hat die Methode und Software "scVelo" entwickelt, die die Dynamik der Genaktivität in Zellen berechnet. Damit lässt sich der künftige Zustand einzelner Zellen vorhersagen.
SIAM Student Paper Prize für Jonas Latz
Der ehemalige TUM-Student Dr. Jonas Latz erhält den SIAM Student Paper Prize 2020 für seine Arbeit "On the Well-posedness of Bayesian Inverse Problems". Der Preis zeichnet die besten Arbeiten studentischer Autor*innen aus.
Modell für sichere Contact-Tracing-App
Im Kampf gegen Covid-19 hat das interdisziplinäre Forschungsteam ContacTUM ein Modell für eine sichere Contact-Tracing-App entwickelt. Simulationen sollen klären, ob die App das Coronavirus tatsächlich eindämmen kann.
Auszeichnung für Dr. Dominik Stöger
Der ehemalige TUM-Doktorand Dr. Dominik Stöger erhält den Dr.-Klaus-Körper-Preis 2020 der GAMM für seine hervorragende Dissertation zum Thema "Bilinear Compressed Sensing".
Drohnen können Wände "hören"
Kann eine Drohne mithilfe von Schallwellen Wände und andere ebene Flächen orten? Dass das funktioniert, haben TUM-Professor Gregor Kemper und Professor Mireille Boutin von der Purdue University in Indiana mathematisch bewiesen.
Wie werden Wahlen fairer?
Sind demokratische Wahlen immer fair? Repräsentieren die Ergebnisse wirklich den Willen des Volkes? TUM-Professor Peter Gritzmann verrät im Video, wie mathematische Methoden Wahlsysteme verbessern können.