Vortrag Prof. Martin Stoll

Vortrag

Abstrakt: Die Optimierung von partiellen Differentialgleichungen ist ein relevantes und spannendes Thema innerhalb der numerischen Mathematik mit Anwendungen aus allen Bereichen der Ingenieurwissenschaften, aber auch darüber hinaus. In diesem Vortrag werde ich einige Beispiele vorstellen und dabei den Fokus auf den numerischen Bottleneck, das Lösen der linearen Gleichungssysteme aus KKT-Bedingungen oder Newton-Update, vorstellen. Dabei sind iterative Löser unverzichtbar und müssen mit cleveren Vorkonditionierern kombiniert werden. Zusätzlich werde ich noch zeigen wie sich der Fluch der Dimensionalität überwinden lässt, indem man Niedrigrangverfahren verwendet.

Prof. Martin Stoll, geboren 1980 in Bützow, schloss seine Diplomarbeit in Mathematik an der Technischen Universität Chemnitz im Jahr 2005 ab. Von 2005 bis 2008 promovierte er am Institut für Mathematik der Universität in Oxford, Großbritannien, in der Gruppe Numerische Mathematik von Prof. Andrew Wathen. Nach der Promotion schloss sich eine zweijährige Forschungszeit am neu gegründeten OCCAM Zentrum für angewandte Mathematik in Oxford an. Im Jahr 2010 wechselte Martin Stoll in die Fachgruppe "Numerische Methoden der System- und Regelungstheorie" am Max-Planck-Institut Magdeburg (Leitung: Prof. Dr. Benner). Im Sommer 2013 wurde unter der Leitung von Martin Stoll die Arbeitsgruppe "Numerische lineare Algebra für dynamische Systeme" (W2 Max Planck Forschungsgruppe) ins Leben gerufen. 2016 erhielt er den Richard-von-Mises-Preis der Gesellschaft für Angewandte Mathematik und Mechanik (GAMM) im Rahmen der 87. GAMM Jahrestagung in Braunschweig. Er erhielt den Preis für seine hervorragenden wissenschaftlichen Leistungen auf dem Gebiet der angewandten Mathematik, unter anderem für die Entwicklung von robusten Verfahren zur schnellen Lösung und Optimierung von partiellen Differentialgleichungen. Seit Oktober 2017 ist er Lehrstuhlinhaber der Professur Wissenschaftliches Rechnen an der TU Chemnitz.

Die Veranstaltung ist öffentlich.

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