Dr. Cordula Reisch

Dr. Cordula Reisch

Institut für Partielle Differentialgleichungen
Technische Universität Braunschweig
Universitätsplatz 2
38106 Braunschweig

Raum 420, 4.OG

E-Mail: c.reisch(at)tu-bs.de

Telefon: (0531) 391-7428 

ProfilbildReisch

Von 10/24 bis 01/25 bin ich als Forschungsprofessor an der Universität Graz im COLIRBI Cluster, und daher nur per E-Mail zu erreichen.  

I am working as research professor from 10/24 to 01/25 at the University of Graz in the COLIRBI Cluster, please contact me via email. 

Forschungsinteressen

  • Analyse von Reaktions-Diffusions-Gleichungen
  • Mathematische Modellierung lebenswissenschaftlicher Anwendungen
  • Modellfamilien, Modellerweiterungen und Vererbung
  • Verbindungen zwischen unterschiedlichen Modellierungsansätzen

Projekte

Veröffentlichungen

Preprints:

  • Preprint: T. S. Saha, A. Heinlein, C. Reisch: Towards Model Discovery Using Domain Decomposition and PINNs,  arXiv:2410.01599 (2024)
  • Preprint: C. Reisch, B.-N. Tran, J. Yang: Global existence, fast signal diffusion limit, and L∞-in-time convergence rates in a competitive chemotaxis system, arXiv:2405.17392 (2024)
  • Preprint: K. Mitra, Q. Peng, C. Reisch: Studying wildfire fronts using advection-diffusion-reaction models, arXiv:2401.17468 (2024)
  • Preprint: C. Reisch, H. Burmester: Model selection focusing on longtime behavior of differential equations, arXiv:2312.05128 (2023)
  • Preprint: C. Reisch, H. Ranocha: Modeling still matters: a surprising instance of catastrophic floating point errors in mathematical biology and numerical methods for ODEs, arXiv:2304.02365 (2023)

Publiziert:

  • C. Reisch, S. Nickel & HM. Tautenhahn: Building up a model family for inflammations. J. Math. Biol. 89, 29 (2024). 10.1007/s00285-024-02126-4

  • X. Cheng, A. Di Bucchianico, N. Javanmardi, M. de Jong, E.L. Diget, C. Please, D. Lahaye, Q. Peng, C. Reisch, D. Sclosa: Data-driven Parameters Tuning for Predictive Performance Improvement of Wire Bonder Multi-body Model. Study group Mathematics with Industry report, 2024, 10.33774/miir-2024-f3zf3.

  • C. Reisch, A. Navas-Montilla, I. Özgen-Xian: Analytical and numerical insights into wildfire dynamics: Exploring the advection-diffusion-reaction model, Computers & Mathematics with Applications 153, 179-198, 2024, https://doi.org/10.1016/j.camwa.2024.01.024
  • C. Reisch, D. Langemann: Longterm existence of solutions of a reaction diffusion system with non-local terms modeling an immune response - an interpretation-orientated proof, Partial Differential Equations in Applied Mathematics, 6, 100446, 2022, https://doi.org/10.1016/j.padiff.2022.100446
  • C. Reisch, D. Langemann: Automative model selection and model certification for reaction-diffusion equations,  IFAC-PapersOnLine 55 (20), 73-78, 2022, https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2022.09.074. 
  • D. Langemann, C. Reisch, U. Römer: Model certification problem for processes, IFAC-PapersOnLine 55 (20), 193-198, 2022, https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2022.09.094.
  • C. Reisch: Modelling health impacts of hepatitis - Model selection and treatment plans, Mathematical and Computer Modelling of Dynamical Systems, 2022, https://doi.org/10.1080/13873954.2021.2020296
  • Dissertation: C. Reisch: Reaktions-Diffusions-Gleichungen und Modellfamilien zur Analyse von Entzündungsprozessen, Cuvillier, 2020. 
  • C. Reisch, D. Langemann: Entropy functionals for finding requirements in hierarchical reaction-diffusion models for inflammations, in Mathematical Methods in Applied Sciences, 2020, http://dx.doi.org/10.1002/mma.6682 
  • M. Nolte, R. Schubert, C. Reisch, M. Maurer:  Sensitivity Analysis for Vehicle Dynamics Models - An Approach to Model Quality Assessment for Automated Vehicles, IEEE Intelligent Vehicles, 2020, doi: 10.1109/IV47402.2020.9304801
  • D. Langemann, C. Reisch: Chemotactic effects in reaction-diffusion equations for inflammations in Journal of Biological Physics, 2019, https://doi.org/10.1007/s10867-019-09527-3
  • C. Reisch, D. Langemann: Modelling the chronification tendency of liver infections as evolutionary advantage in Bulletin of Mathematical Biology, 2019, https://doi.org/10.1007/s11538-019-00596-y
  • J. Dierkes, C. Reisch, D. Langemann: Epistemology and mathematical modeling - formalizing the modeling process in the natural sciences, in Focus in Epistemology Research, 2019
  • D. Langemann, C. Reisch, So einfach ist Mathematik - Grundlagen der partielle Differentialgleichungen für Anwender, Springer-Spektrum, 2018
  • C. Reisch, I. Schrot: Hierarchies of Modeling Infections: Comparison of Reaction-Diffusion System and Cellular Automaton, ARGESIM Report 55, 49-50, Proc. MathMod2018, Wien, 2018. doi: 10.11128/arep.55.a55236
  • D. Langemann, C. Reisch, J. Dierkes, A mathematical model of modelling - epistemology and natural sciences, IFAC-PapersOnLine 51, 2, 499-504, Proc. MathMod2018, Wien, 2018. doi: 10.1016/j.ifacol.2018.03.084
  • A. Peters, C. Reisch, D. Langemann, LTP or LTD? Modeling the influence of stress on synaptic plasticity, eNeuro 2018, DOI: 10.1523/ENEURO.0242-17.2018
  • C. Reisch, T. Franz: "Quantenkryptographie" in PdN - Physik in der Schule, 1/65, S.11-16 (2016)
  • C. Reisch, T.Franz: "Quantenkryptographie als Thema für den Physikunterricht" in PhyDid. B, DD 05.20 (2016)

Themen für Abschlussarbeiten

Ich betreue gerne jederzeit forschungsnahe Abschlussarbeiten, offene Themen sind derzeit 

Kommen Sie bei Interesse an diesen und anderen Themen gerne auf mich zu!