Aus Gründen des Infektionsschutzes ist das Institut derzeit für Besucher nur in Ausnahmefällen und nach vorheriger Anmeldung zugänglich. Viele wissenschaftliche Veranstaltungen finden gegenwärtig online statt, wozu auch auswärtige Interessenten herzlich willkommen sind. »



Mission

Die projektorientierte Forschung am WIAS ist gekennzeichnet durch die Verknüpfung der mathematischen Disziplinen Analysis, Stochastik und Numerik. Diese Kombination birgt besonderes Potential für wichtige Beiträge zur Lösung komplexer Fragestellungen wie dem zuverlässigen Extrahieren von Informationen aus großen Datensätzen oder der geeigneten Berücksichtigung von Unsicherheiten in der Beschreibung von Prozessen. Das Institut trägt so zur Lösung aktueller gesellschaftlicher Herausforderungen bei.

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Forschung

Das Institut widmet sich sowohl der mathematischen Grundlagenforschung als auch der Entwicklung von Algorithmen und wissenschaftlicher Software. Dabei werden physikalisch und technisch fundierte mathematische Modelle entworfen, die das betrachtete Phänomen korrekt erfassen und einer hoch entwickelten mathematischen Analyse zugänglich machen. Die Phasen der Aufgabenlösung werden in enger Verzahnung immer wieder neu durchlaufen und aufeinander abgestimmt, bis eine optimale Lösung gefunden ist.

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Service in der Wissenschaft

Sekretariat der Internationalen Mathematischen Union (IMU) »

Geschäftsstelle der Deutschen Mathematiker-Vereinigung (DMV) »

Leibniz-Netzwerk „Mathematische Modellierung und Simulation“ »

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Mathematische Schwerpunkte

Zur Wahrnehmung seiner wissenschaftlichen Aufgaben ist das Institut nach fachlich-methodischen Gesichtspunkten in acht Forschungsgruppen gegliedert. Darüber hinaus existieren zeitlich befristete Organisationsstrukturen. Die Schwerpunkte der mathematischen Forschungen liegen in den Bereichen Analysis und Numerik partieller Differentialgleichungen sowie Stochastik.

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Hauptanwendungsgebiete

Die Anwendungen der Forschung am WIAS konzentrieren sich schwerpunktmäßig auf die Gebiete

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Kooperation und Beratung

Moderne Methoden der Angewandten Mathematik dienen weltweit als fundamentale Ressource und als Motor des technologischen und wirtschaftlichen Fortschritts. Durch die schnelle Entwicklung der Computertechnologie und der mathematisch-numerischen Methoden werden zunehmend komplexere Anwendungsprobleme aus Technik, Medizin, Wirtschaft und Umwelt der numerischen Simulation zugänglich.

Am WIAS sind hervorragend Grundlagenforschungen in der Angewandten Mathematik mit jahrelangen Erfahrungen aus erfolgreichen Kooperation in den unterschiedlichsten Anwendungsgebieten vereint. Das Institut ist damit anerkannter Spezialist für die Lösung komplexer Problemstellungen aus Wirtschaft, Wissenschaft und Technik durch mathematische Modellierungen und numerische Simulationen.

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Aktuell

Thematisches Einstein-Semester zu Energy-based Mathematical Methods for Reactive Multiphase Flows gestarted
- organisiert im Rahmen des Berliner Mathematik-Forschungszentrums MATH+ und unterstützt von der Einstein-Stiftung Berlin.

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ECMI Webinar Math for Industry 4.0 - Models, Methods and Big Data am 2. und 3. Dezember 2020
als gemeinsame Aktivität der "Special Interest Groups" Mathematics for Big Data und Math for the Digital Factory des Europäischen Konsortiums für Mathematik in der Industrie (ECMI).

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Nachrichtenarchiv

Veranstaltungen
Donnerstag, 19.11.2020, 15:00 (Online Event)
TES-Seminar on Energy-based Mathematical Methods and Thermodynamics
Prof. Dr. Ch. Wieners, Karlsruher Institut für Technologie:
A discontinuous Galerkin method for phase field approximations of dynamic fracture

weitere Veranstaltungen

Stellen

Doktorand*in (m/w/d) (20/17)
Theoretische Physik, Maxwell-Gleichungen, Modellierung optischer Systeme, nichtlineare Dynamik

Forschungsgruppenleitung (m/w/d) (20/21)
Datengestützte Steuerung und Optimierung

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) (20/23)
Nichtglatte Variationsprobleme und Operatorgleichungen

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) (20/24)
Mathematical framework for MR Poroelastography

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d) (20/26)
Stochastische Algorithmen und nichtparametrische Statistik, Bildverarbeitung, statistische inverse Probleme