TU BRAUNSCHWEIG

Projekte

  • SPEAR – Sparse Exact and Approximate Recovery
    Projektpartner: Prof. Marc Pfetsch, Andreas Tillmann, Institut für Mathematische Optimierung, TU Braunschweig, Christian Kruschel, Institut für Analysis und Algebra, TU Braunschweig
    Projektförderung: DFG
    Laufzeit: 04/2011 – 04/2013
    Dieses Projekt befasst sich mit dem Problem in einem linearen (Gleichungs-)System eine möglichst dünnbesetze Lösung zu finden. Dieses Thema liegt an der Grenze zwischen Analysis und kombinatorischer Optimerung. Das Hauptziel unseres Projekts ist es, ein besseres Verständnis für die Bedingungen zu erreichen, unter denen ein (effizientes) Finden solch dünnbesetzter Lösungen möglich ist.

    Projektwebseite: http://imo.rz.tu-bs.de/mo/spear
  • Sparsity and Compressed Sensing in Inverse Problems
    Projektpartner: Prof. Gerd Teschke, Dr. Evelyn Herrholz, Hochschule Neubrandenburg
    Projektförderung: DFG, SPP 1324
    Laufzeit: 06/2008 – 06/2011
    In diesem Projekt wollen wir eine verbindende Theorie für "compressed sensing" und schlecht gestellte inverse Probleme ausarbeiten. "Compressed sensing" ist ein neues vielversprechendes Gebiet der Signalanalyse in dem versucht wird, hochdimensionale Signale effizient zu messen und gleichzeitig zu komprimieren. Gegenwärtig ist die Theorie des "compressed sensing" für gut gestellte endlich dimensionale lineare Probleme gut verstanden. Das Ziel in diesem Projekt ist es, eine geeignete Formulierung für den unendlich dimensionalen Fall und schlecht gestellte Probleme (z.B. kompakte Operatoren) zu etablieren (sowohl für lineare als auch nichtlineare Probleme).
  • Image sequence interpolation using optimal control
    Projektpartner: Kanglin Chen, Zentrum für Technomathenatik, Uni Bremen
    Projektförderung: ZF Uni Bremen, Doktorandengruppe SCiE
    Laufzeit: 11/2008 – 11/2011
    In diesem Projekt sollen Methoden entwickelt werden, um zwischen zwei gegebenen Bildern einen "interpolierenden Film" zu generieren. Unser Ansatz ist die Modellierung des Problems als ein Problem der Optimalsteuerung mit einer Transportgleichung als Nebenbedingung. Insbesondere sollen dabei auch Bilder mit Unstetigkeiten transportiert werden können und für die berechneten Flussfelder sollen möglichst wenig Glattheit möglich sein.

Studieninteressiert?!

Informationen zu den Studiengängen Mathematik und Finanz- und Wirtschaftsmathematik.


  aktualisiert am 05.06.2012
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