Stammdaten

Modeling – Analysis – Optimization of discrete, continuous, and stochastic systems
Beschreibung:

Optimization problems accompany us all the time in our every-day life. For example supermarkets guarantee the supply by optimizing the route of transportation of their goods, electricity providers optimize the supply with electricity, and highways are built in a way such that cars produce as little noise as possible. For this, discrete, stochastic, which means influenced by randomness, and continuous mathematical models are used, which need to be analyzed.

In order to solve such problems, it is often essential to have a multi-perspective view and combine the knowledge of several mathematical sub-disciplines to create synergies. In crossing these borders lies a great innovative potential.

It is the aim of the doc.funds doctoral school and its nine professors from the Departments of Mathematics and Statistics at the University of Klagenfurt to provide PhD students with the mathematical knowledge necessary for understanding and solving challenging mathematical questions, coming from optimization problems in every-day life.

Schlagworte: analysis of stochastic systems, optimization: combinatorial, nonlinear, stochastic, regularization and parameter identification, discrete structures: optimization and analysis, dynamical systems: qualitative/numerical analysis, Bayesian spatio-temporal pr
Kurztitel: MAO doc.funds
Zeitraum: 01.10.2020 - 30.09.2025
Kontakt-Email: Michaela.Szoelgyenyi@aau.at
Homepage: https://www.aau.at/tewi/doktoratsprogramme/mao/doctoral_school/

MitarbeiterInnen

MitarbeiterInnen Funktion Zeitraum
Michaela Szölgyenyi (intern)
  • 01.10.2020 - 30.09.2025
  • 01.10.2020 - 30.09.2025
Barbara Kaltenbacher (intern)
  • Projektleiter/in
  • Koordinator/in
  • 01.10.2020 - 30.09.2025
  • 01.10.2020 - 30.09.2025
Clemens Heuberger (intern)
  • Projektleiter/in
  • 01.10.2020 - 30.09.2025
Philipp Hungerländer (intern)
  • Projektleiter/in
  • 01.10.2020 - 30.09.2025
Christian Pötzsche (intern)
  • Projektleiter/in
  • 01.10.2020 - 30.09.2025
Franz Rendl (intern)
  • Projektleiter/in
  • 01.10.2020 - 30.09.2025
Elena Resmerita (intern)
  • Projektleiter/in
  • 01.10.2020 - 30.09.2025
Gunter Spöck (intern)
  • Projektleiter/in
  • 01.10.2020 - 30.09.2025
Angelika Wiegele (intern)
  • Projektleiter/in
  • 01.10.2020 - 30.09.2025
Roswitha Rissner (intern)
  • Koordinator/in
  • 01.10.2020 - 30.09.2025
Melanie Siebenhofer (intern)
  • wiss. Mitarbeiter/in
  • 12.10.2020 - 11.10.2024
Verena Schwarz (intern)
  • wiss. Mitarbeiter/in
  • 01.10.2020 - 30.09.2023
Iris Rammelmüller (intern)
  • wiss. Mitarbeiter/in
  • 15.10.2020 - 14.10.2024
Kathrin Spendier (intern)
  • wiss. Mitarbeiter/in
  • 01.10.2020 - 30.09.2023
Phuoc Truong Huynh (intern)
  • wiss. Mitarbeiter/in
  • 01.02.2021 - 31.01.2025
Iryna Vasylieva (intern)
  • wiss. Mitarbeiter/in
  • 18.02.2021 - 17.02.2025
Diane Puges (intern)
  • wiss. Mitarbeiter/in
  • 06.04.2021 - 05.04.2025
Johannes Andreas Hofmeister (intern)
  • wiss. Mitarbeiter/in
  • 01.12.2020 - 15.07.2021
Dunja Pucher (intern)
  • wiss. Mitarbeiter/in
  • 23.06.2021 - 22.06.2025
Teresa Rauscher (intern)
  • wiss. Mitarbeiter/in
  • 15.07.2021 - 14.07.2025
Jutta Astrid Rath (intern)
  • wiss. Mitarbeiter/in
  • 27.07.2021 - 26.07.2024
Jan Schwiddessen (intern)
  • wiss. Mitarbeiter/in
  • 16.08.2021 - 15.08.2025
Tobias Wolf (intern)
  • wiss. Mitarbeiter/in
  • 15.09.2021 - 14.09.2025
Tim Krüger (intern)
  • wiss. Mitarbeiter/in
  • 01.10.2021 - 30.09.2022
Sarah Jane Selkirk (intern)
  • wiss. Mitarbeiter/in
  • 01.06.2021 - 31.03.2024
Diana-Elena Mirciu (intern)
  • wiss. Mitarbeiter/in
  • 20.07.2023 - 30.09.2025

Kategorisierung

Projekttyp Forschungsförderung (auf Antrag oder Ausschreibung)
Förderungstyp §27
Forschungstyp
  • Grundlagenforschung
Sachgebiete
  • 101002 - Analysis
  • 101012 - Kombinatorik
  • 101014 - Numerische Mathematik
  • 101016 - Optimierung
  • 101018 - Statistik
  • 101019 - Stochastik
  • 101027 - Dynamische Systeme
Forschungscluster Kein Forschungscluster ausgewählt
Genderrelevanz 80%
Projektfokus
  • Science to Science (Qualitätsindikator: I)
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
Arbeitsgruppen Keine Arbeitsgruppe ausgewählt

Kooperationen

Keine Partnerorganisation ausgewählt