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Leitung:
Vladimir Spokoiny

Mitarbeiter:
Valeriy Avanesov, Christian Bayer, Franz Besold, Simon Breneis, Oleg Butkovsky, Darina Dvinskikh, Pavel Dvurechensky, Alexander Gasnikov, Jörg Polzehl, Sebastian Riedel, John G. M. Schoenmakers, Alexandra Suvorikova, Karsten Tabelow, Nikolas Tapia

Sekretariat:
Christine Schneider

Ehrenmitglieder:
Peter Friz


Die Forschungsgruppe Stochastische Algorithmen und Nichtparametrische Statistik konzentriert sich auf zwei mathematische Forschungsgebiete, die statistische Datenanalyse und stochastische Modellierung, Optimierung und Algorithmen. Die Projekte der Gruppe beschäftigen sich mit aktuellen Anwendungen vor allem in der Ökonomie und den Lebenswissenschaften. Die Projekte ordnen sich vor allem in die Hauptanwendungsgebiete Optimierung und Steuerung in Technik und Wirtschaft und Quantitative Biomedizin des WIAS ein.

Die mathematische Forschung in der Gruppe beinhaltet vor allem

  • die Modellierung komplexer Systeme mit Methoden der nichtparametrischen Statistik,
  • statistisches Lernen,
  • Risikobewertung,
  • Bewertungen in Finanzmärkten mittels effizienter stochastischer Algorithmen und
  • verschiedene Methoiden aus der klassischen, stochastischen, und rough path Analysis.

Die Forschungsgruppe enthält die Fokusplattform Quantitative analysis of stochastic and rough systems. Die Forschung der Gruppe trägt zur Entwicklung statistischer Software bei, besonders im Bereich der Bildverarbeitung in den Neurowissenschaften.


Höhepunkte

  • Der Artikel "Statistical inference for Bures-Wasserstein barycenters" von A. Kroshnin, V. Spokoiny, A. Suvorikova wird bei "The Annals of Applied Probability " erscheinen. (WIAS-Preprint 2788)
  • Der Beitrag "Self-concordant analysis of Frank-Wolfe algorithms" von M. Staudigl, P. Dvurechensky, S. Shtern, K. Safin, und P. Ostroukhov wurde für die International Conference on Machine Learning 2020 akzeptiert.
  • Am 12. Mai 2020 verteidigte Kirill Efimov erfolgreich seine Doktorarbeit "Adaptive nonparametric clustering" an der Humboldt-Universität zu Berlin (Betreuer Vladimir Spokoiny).
  • Der Artikel "Generalized couplings and ergodic rates for SPDEs and other Markov models" (Autoren: Oleg Butkovsky, Alexei Kulik und Michael Scheutzow) ist in "The Annals of Applied Probability" Volume 30, Number 1 (2020), 1-39 erschienen.
  • Der Artikel "Strong existence and uniqueness for stable stochastic differential equations with distributional drift" (Autoren: Siva Athreya, Oleg Butkovsky, und Leonid Mytnik) ist in der Zeitschrift "The Annals of Probability" Volume 48, Number 1 (2020), 178-210 erschienen.
  • Die Monographie "Magnetic Resonance Brain Imaging with R" von Jörg Polzehl und Karsten Tabelow wurde bei Springer veröffentlicht.
  • Christian Bayer erhielt seine Habilitation an der Technischen Universität Berlin.
  • Die Forschergruppe 2402 Rough paths, stochastic partial differential equations and related topics wird für eine weitere Periode gefördert. Die FG 6 trägt dazu das Projekt "Numerical analysis of rough PDEs" (PIs: Christian Bayer, John Schoenmakers) bei.
  • Martin Redmann und Paolo Pigato erhielten Rufe als Juniorprofessoren in Halle sowie Rome.


Forschungsgruppen

Hauptanwendungsgebiete