Forschung
Forschungsinteressen
- Maximale Regularität von Stochastischen Evolutionsgleichungen und Stochastischen Volterra-Integralgleichungen
- Turbulenzmodellierung
Publikationen
| Refined Stratified Random Field Sampling for Inhomogeneous Turbulence Reconstruction (with. Q. Kürpick, F. Lindner) PAMM, 2026. |
| Random field reconstruction of inhomogeneous turbulence. Part I: Modeling and analysis (with Q. Kürpick, F. Lindner, N. Marheineke, R. Wegener) Preprint, arXiv, 2025. [ArXiv] |
| Random field reconstruction of inhomogeneous turbulence. Part II: Numerical approximation and simulation (with Q. Kürpick, F. Lindner, N. Marheineke, R. Wegener) Preprint, arXiv, 2025. [ArXiv] |
| Integralungleichungen bei Verwendung allgemeiner Integralbegriffe (with G. Herzog, P. Volkmann) KITopen, 2019. [PDF] |
| Regular Random Field Solutions for Stochastic Evolution Equations Ph.D. thesis, KIT, 2017. |
| Stochastic Integration in Lp Spaces Diploma thesis, KIT, 2012. |
Lehre
Aktuelle Lehrveranstaltungen
| SoSe 2026 | Lecture Advanced stochastic differential equations |
| WiSe 2025/26 | Lecture Stochastic differential equations Tutorials for Stochastic differential equations |
| SoSe 2025 | Seminar Stochastic differential equations |
| WiSe 2024/25 | Lecture Stochastic differential equations |
| SoSe 2024 | Vorlesung Einführung in die Stochastik II Übungen zu Einführung in die Stochastik II |
| WiSe 2023/24 | Vorlesung Einführung in die Stochastik I Übungen zu Einführung in die Stochastik I |
| SoSe 2023 | Vorlesung Einführung in die Stochastik II Übungen zu Einführung in die Stochastik II |
| WiSe 2022/23 | Tutorials for Applied Statistics I Übungen zu Einführung in die Stochastik I |
| SoSe 2022 | Tutorials for Applied Statistics II Übungen zu Einführung in die Stochastik II |
| WiSe 2021/22 | Tutorials for Applied Statistics I Übungen zu Einführung in die Stochastik I |
| WiSe 2020/21 | Übungen zu Maß- und Wahrscheinlichkeitstheorie Übungen zu Einführung in die Stochastik I Seminar Stochastische Prozesse |
| SoSe 2020 | Vorlesung Stochastische Differentialgleichungen Übungen zu Stochastische Differentialgleichungen Vorlesung Einführung in die Stochastik II |
| WiSe 2019/20 | Übungen zu Höhere Mathematik IV – Stochastik für Ingenieure Übungen zu Einführung in die Stochastik I |
| SoSe 2019 | Tutorials for Applied Statistics |
| WiSe 2018/19 | Tutorials for Stochastic differential equations (KIT) Seminar Martingalungleichungen für Banachraum-wertige Funktionen (KIT) |
| SoSe 2018 | Übungen zu Stochastische Evolutionsgleichungen (KIT) |
| WiSe 2017/18 | Lecture Functional analysis (University of Otago) |
| SoSe 2017 | Lecture Functional analysis (University of Otago) |
| WiSe 2016/17 | Seminar Funktionalkalkül für sektorielle Operatoren (KIT) |
| SoSe 2016 | Übungen zu Spektraltheorie (KIT) |
| WiSe 2015/16 | Übungen zu Funktionalanalysis (KIT) Seminar Ungleichungen (KIT) |
| SoSe 2015 | Übungen zu Nichtlineare Schrödinger- und Wellengleichung (KIT) |
| WiSe 2014/15 | Vorlesung Stochastische Analysis (KIT) Seminar Stochastische Differentialgleichungen (KIT) |
| SoSe 2014 | Übungen zu Stochastische Differentialgleichungen (KIT) Seminar Navier-Stokes- und nichtlineare Wellengleichung (KIT) |
| WiSe 2013/14 | Übungen zu Evolutionsgleichungen (KIT) |
| SoSe 2013 | Tutorials for Spectral theory (KIT) Seminar Funktionalanalysis (KIT) |
| WiSe 2012/13 | Übungen zu Höhere Mathematik III für Physik (KIT) |
Betreute Abschlussarbeiten
| Baraa Mohammad (Januar 2024) | Mustererkennung von Anomalien an Windkraftanlagen und deren Klassifizierung |
| Felipe Trolldenier (Oktober 2023) | Stochastic analysis and statistical parameter estimation for a class of geometric Langevin equations |
| Christian Gück (März 2023) | Stochastische Differentialgleichungen und neuronale Netze im Kontext von Normalverhaltensmodellen für Solarenergieanlagen |
| Florian Schmoll (September 2022) | Active Learning für baumbasierte statistische Modelle |
| Quinten Kürpick (Mai 2022) | Spektralanalyse von Zufallsfeldern mit Anwendung in der Turbulenzmodellierung |
| Paul Plock (Januar 2022) | Die finale Epidemiegröße in stochastischen SIR-Modellen |
| Richard Ebadi (April 2021) | Multilevel-Monte-Carlo-Approximation des Heston-Modells |
| Andrew Rinnert (Dezember 2023) | ARMA-Modelle in der Zeitreihenanalyse |
| Christian Oberhollenzer (November 2022) | Von verallgemeinerten linearen Modellen zu künstlichen neuronalen Netzen |
| Luca Wilberg (Dezember 2021) | Die Markov-Ketten-Monte-Carlo-Methode |
| Wimmel Wick (August 2021) | Anomalieerkennung: Von der Hauptkomponentenanalyse zu LSTM-basierten Autoencodern |
| Tobias Reeb (Januar 2014) | Einführung in die Hilbert-Transformation (KIT) |