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Projektdaten



SFB 1456 Mathematik des Experiments: Die Herausforderung indirekter Messungen in den Naturwissenschaften, A05


Hochschule
Universitätsklinikum Jena
Fakultät/Einrichtung
Medizinische Fakultät
Förderkategorie
DFG
Zeitraum
2021 - 2024
Drittmittelgeber
Deutsche Forschungsgemeinschaft
Stichwort
Bewilligungssumme, Auftragssumme
255.712,00 €

Abstract:

Wir sind Zeugen einer Epoche, in der Daten von nie gekanntem Ausmaß in der experimentellen naturwissenschaftlichen Forschung gewonnen werden. Während ständig neue Messtechniken und -instrumente entwickelt und verbessert werden, um günstig und effizient Daten zu erlangen, besteht das Nadelöhr heute darin, aussagekräftige Informationen aus diesen riesigen Datenmengen zu gewinnen. Typische Gründe sind, dass moderne Messtechnologien oft Informationen nur indirekter Weise liefen und dass die beobachteten Daten stark verrauscht sind und oft in einer inhärent zufälligen Weise gewonnen werden. Ziel dieses Sonderforschungsbereichs ist es, basierend auf mathematischer Modellierung und Analysis zu der effizienten Extraktion maximaler quantitativer Informationen aus experimentellen Daten beizutragen.Die Forschung in diesem Sonderforschungsbereich wird durch Daten gesteuert. Wir konzentrieren uns auf drei Arten von Strukturen, die sehr oft in experimentellen Daten vorkommen: Daten mit geometrischen Nichtlinearitäten, Daten mit unvollständigen Informationen und Daten mit Informationen in der Abhängigkeitsstruktur.Unter diesem Dach untersuchen in jedem der vorgeschlagenen Teilprojekte mindestens ein Naturwissenschaftler und ein Mathematiker gemeinsam eine spezifische relevante Klasse experimenteller Daten aus Gebieten, die von der Physik der kondensierten Materie, molekularer oder zellulärer Biophysik, biomedizinischer Forschung bis hin zur Astronomie reichen. Dabei können wir auf starke Verbindungen zwischen angewandter Mathematik und experimentellen Naturwissenschaften aufbauen, die sich seit über einem Jahrzehnt etabliert haben und den Göttingen Campus einmalig auszeichnen. Langfristig stellen wir uns vor, dass neue mathematische Werkzeuge zur Analyse experimenteller Daten neue experimentelle Techniken mit nie gekannter Leistungsfähigkeit ermöglichen.
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