Leitung:
Jia-Jie Zhu
Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter:
Ling Liang, René Saitenmacher
Sekretariat:
Christine Schneider
Gegenstand der Forschung sind mathematische Grundlagen und Anwendungen des maschinellen Lernens und der datengetriebenen Optimierung und Steuerung, insbesondere auf Robustheit (Verteilungsrobustheit, adversarische Robustheit, Generalisierung, kausale Intervention, robuste Optimierung) und die Schnittstelle zwischen dynamischen Systemen und Lernen.
Jia-Jie Zhu
Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter:
Ling Liang, René Saitenmacher
Sekretariat:
Christine Schneider
Gegenstand der Forschung sind mathematische Grundlagen und Anwendungen des maschinellen Lernens und der datengetriebenen Optimierung und Steuerung, insbesondere auf Robustheit (Verteilungsrobustheit, adversarische Robustheit, Generalisierung, kausale Intervention, robuste Optimierung) und die Schnittstelle zwischen dynamischen Systemen und Lernen.
Flexible Forschungsplattform
- Modellierung, Analysis und Skalenübergänge von Volumen-Grenzschicht-Prozessen
- Datengetriebene Optimierung und Steuerung
- Numerische Methoden für innovative Halbleiter-Bauteile
- Probabilistische Methoden für dynamische Kommunikationsnetzwerke
- Quantitative Analysis stochastischer und rauer Systeme
- Simulation von Halbleiterbauelementen für Quantentechnologien
- Ehemalige Gruppen
