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
- Microchip Layout
- Tomographie
effizient eingesetzt werden.
Professorinnen und Professoren
Relevante Forschungseinheiten
Aktuelles aus der Forschung
TUM ICL Workshop
Gemeinsame Themen identifizieren, Kooperationen initiieren und gemeinsame Forschung ausbauen - das sind Ziele des gemeinsamen Mathematik-Workshops mit dem Imperial College London am 09. und 10. Januar 2020.
TiPES: Wann kippt das Klima?
1,5 oder 2 Grad – wie viel Erderwärmung ist zu viel? Das zu klären und Kipppunkte zu definieren, ist Ziel des Projekts Tipping Points in the Earth System (TiPES). An Bord des interdisziplinären Forscher-Teams ist Prof. Christian Kühn.
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Zentrale für angewandte KI in München
Datenschätze mithilfe Künstlicher Intelligenz konkret nutzen: Das ist Ziel der Helmholtz Artificial Intelligence Cooperation Unit (HAICU). Leiter des Forschungsnetzwerkes ist Prof. Fabian Theis
KI gegen Messfehler
Mit der Einzelzellanalyse studieren Forscher*innen das Verhalten von Zellen. Doch die Methode ist anfällig für Fehler. Ein Deep Learning Algorithmus spürt diese jetzt auf.
Be my Valentine! Sag's mit Mathematik
Versenden Sie Valtentinsgrüße mit einer anpassbaren algebraischen Gleichung. Erfahren Sie mit dem Widget "Süss" von Aaron Montag und IMAGINARY wie (x²+((1+b)y)²+z²-1)³-x²z³-ay²z³=0 aussehen kann.
© Josch13/pixabay.com
Statistisches Modell des Mekong-Pegels
Tritt der Mekong über die Ufer drohen Millionen Menschen Überschwemmungen. Mit einem statistischen Modell von Prof. Klüppelberg und einem Forschungsteam lässt sich der Wasserstand vorhersagen.
Die diskrete Mathematik der Demokratie
Wie gerecht sind demokratische Wahlen? Und was heißt eigentlich gerecht? Prof. Peter Gritzmann spricht über die Qual mit der Wahl und verrät, wie Mathematik die Demokratie fairer machen kann.
Graduiertenschule für Data Science
Die digitalisierte Forschung liefert riesige Datenmengen - mit großem Potenzial. Deshalb will die Munich School for Data Science jetzt Expert*innen ausbilden.