Mathematik-Gebäude, Seminarraum M1011

Der Einsatz mathematischer Methoden zur Modellierung, Analyse und Simulation ist zu einem unverzichtbaren Instrument zur Beherrschung komplexer wissenschaftlich-technischer Prozesse auch in Industrie und Wirtschaft geworden. Dabei verschiebt sich das Gewicht inzwischen von reiner Simulation hin zur Lösung von Optimierungsproblemen. So verlangen z.B. Modelle dynamischer Prozesse nach Methoden der nichtlinearen Parameterschätzung zur Validierung der Modelle. Die oft unzureichende Datenlage verlangt nach kosten- bzw. informationsoptimaler Planung von Experimenten bzw. Datenerhebungen. Die Optimale Auslegung und Steuerung von Prozessen führt auf die Lösung von großen restringierten Optimierungsproblemen, die beim Auftreten von Störungen sogar in Echtzeit gelöst werden müssen. Verlässt man sich allerdings auf die Ergebnisse von Computersimulationen und Optimierung, stellt sich die Frage, wie man deren Präzision und Zuverlässigkeit garantieren kann. Modelle und Daten sind in der Praxis niemals exakt, sondern immer mit - manchmal großen – Unsicherheiten behaftet. Der Vortrag berichtet über neue, schnelle und zuverlässige mathematische Methoden, aussagefähige Simulations- und Optimierungsergebnisse zu berechnen und dabei auch Unsicherheiten mit einzubeziehen. Die Leistungsfähigkeit und breite Einsetzbarkeit der Methoden wird anhand praktischer Anwendungsprobleme belegt, die großenteils aus Projekten mit Industrie und Wirtschaft stammen und die typische Schwierigkeiten der Praxis aufweisen.

Prof. Ekaterina Kostina