Optimierung
Vorher - nachher: Mittels Optimierung lassen sich Landflächen sinnvoll verteilen und so besonders effizient nutzen.
Die Mathematische Optimierung ist ein Gebiet der angewandten Mathematik und beschäftigt sich damit, für unterschiedlichste Problemstellungen die bestmöglichen Lösungen zu finden. Oft geht es dabei darum, in gegebenen Szenarien Energie beziehungsweise Kosten zu minimieren oder Effizienz beziehungsweise Rendite zu maximieren.
Die Arbeitsgruppen an der TUM sind auf die Lösung solcher Optimierungsprobleme spezialisiert. Dabei erforschen sie theoretische Grundlagen und entwickeln innovative Algorithmen, die in Bereichen wie
- Datenanalyse
- Formoptimierung
- kognitive Robotik
- Logistik
- Mikrochip Layout
- Tomografie
effizient eingesetzt werden.
Professor*innen
Relevante Forschungseinheiten
Aktuelles aus der Forschung
Global Categorical Symmetries
Die Macht der Symmetrie umfassend erschließen: Das ist das Ziel der Simons Collaboration on Global Categorical Symmetries. Eine der Hauptforscherinnen ist Professorin Claudia Scheimbauer.
Next Generation Models of Financial Data
Machine-Learning-Mathoden in der Finanzmathematik: Um in diesem Bereich intensiver zusammenzuarbeiten, organisiert Professor Blanka Horvath vom 20. bis 22. September 2021 ein Kick-off-Meeting.
Workshop: Early Warning Signs
Bei anhaltender globaler Erwärmung kommt es in mehreren Teilsystemen der Erde zu abrupten Übergängen. Am 13. Oktober 2021 findet ein virtueller Workshop über Frühwarnzeichen für diese Kipp-Ereignisse statt.
TUM an Mathematical Research Data Initiative beteiligt
Leicht zugängliche Forschungsdaten sind das Ziel der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur. Im Oktober 2021 startet die Förderung für die Mathematical Research Data Initiative. Prof. Mathias Drton ist Co-Sprecher.