Angezeigt werden alle derzeitig geförderten Projekte. Eine Auflistung abgeschlossener Projekte (ab 2008) finden Sie hier
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| Adaptive Topologische Datenanalyse Projektleitung: V. Spokoiny 1. August 2018 - 31. Juli 2022 |
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| Geometrische Aspekte der pfadweisen stochastischen Analysis (>> mehr) Projektleitung: P. Friz 1. September 2016 - 31. August 2021 |
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| Numerische Analysis von rauhen partiellen Differentialgleichungen (>> mehr) Projektleitung: Ch. Bayer, J. G. M. Schoenmakers, R. Kruse 15. Juli 2016 - 28. Februar 2023 |
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| A1: Structuring high-dimensional time series (>> mehr) Projektleitung: V. Spokoiny 1. Oktober 2013 - 30. Mai 2022 |
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| Numerik für raue Pfade und stochastische partielle Differentialgleichungen Projektleitung: Ch. Bayer 1. April 2020 - 31. März 2023 |
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| Zufällige Legierungsfluktuationen in Halbleitern (>> mehr) Projektleitung: Ch. Bayer, Th. Koprucki 1. Januar - 31. Dezember 2021 |
| Optimal control in energy markets using rough analysis and deep networks (>> mehr) Projektleitung: Ch. Bayer, P. Friz, J. G. M. Schoenmakers, V. Spokoiny 1. Januar 2019 - 28. Dezember 2021 |
| Analysis of brain signals by Bayesian Optimal Transport (>> mehr) Projektleitung: V. Spokoiny 1. Januar 2021 - 31. Dezember 2022 |
| Zufällige und rauhe Aspekte bei tiefen neuronalen Netzwerken (>> mehr) Projektleitung: Ch. Bayer, P. Friz 1. Januar 2021 - 31. Dezember 2022 |
| Model-based geometry reconstruction from TEM images (>> mehr) Projektleitung: Th. Koprucki, K. Tabelow 1. Januar 2019 - 31. Dezember 2021 |
| Optimal transport for imaging (>> mehr) Projektleitung: P. Dvurechensky, M. Hintermüller, V. Spokoiny 1. Januar 2019 - 31. Dezember 2021 |
| Mathematischer Rahmen für die MR-Poroelastographie (>> mehr) Projektleitung: A. Caiazzo, K. Tabelow, I. Sack (Charité) 1. Januar - 31. Dezember 2021 |
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| Approximative Bayes'sche Inferenz und Modellwahl für stochastische Differentialgleichungen (SDGn) (>> mehr) Projektleitung: V. Spokoiny, M. Opper (TU Berlin), S. Reich (Universität Potsdam) 1. Juli 2017 - 30. Juni 2021 |
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