Erforschung der Variabilität des Klimas :
physikalische Modelle, statistische Inferenz und stochastische Dynamik (Februar - März 2013)
Discrete and Continuous Models in the Theory of Networks (Oktober 2012 - September 2015 )
www.uni-bielefeld.deExploring climate variability :
physical models, statistical inference and stochastic dynamics (February - March, 2013)
Discrete and Continuous Models in the Theory of Networks (October 2012 - September 2015 )
www.uni-bielefeld.deDaher sind die Werkzeuge der Wahrscheinlichkeitstheorie, und der Theorie stochastischer Prozesse und ihrer Dynamik unverzichtbar für das analytische Verständnis und die Behandlung der resultierenden Modelle.
Daher zielt unser Projekt auf eine gemeinsame Anstrengung der drei Disziplinen nicht- lineare Physik komplexer interagierender Systeme, statistische Inferenz und Zeitreihenanalyse sowie stochastische Analyse und zufällige dynamische Systeme.
Unser Hauptziel ist die Verbesserung physikalischer Modelle, z. B. durch die Verwendung nicht-Gaußscher stochastischer Störungen, die Kalibrierung und Validierung von Modellen durch passende und z. T. neue statistische Methoden, sowie das Verständnis und die Analyse dieser Modelle aus mathematischer Sicht.
www.uni-bielefeld.deHence, the mathematical tools of prob- ability and stochastic processes and their dynamics are indispensable for the analytical under- standing and handling of models obtained.
Our project therefore aims at a joint effort of three disciplines: non-linear physics of complex interacting systems, statistical inference and time series analysis, and of stochastic analysis and random dynamical systems.
The main goal is to improve physical models, e.g., by using non-Gaussian noise processes, to calibrate and validate models by adequate and partially new statistical methods, and to understand and explore these models from the mathematical point of view.
www.uni-bielefeld.deKonferenz
Erforschung der Variabilität des Klimas: physikalische Modelle, statistische Inferenz und stochastische Dynamik
25. Februar - 01. März 2013
www.uni-bielefeld.deConference
Exploring climate variability: physical models, statistical inference and stochastic dynamics
February 25 - March 1, 2013
www.uni-bielefeld.demit Dominik Hangartner ( Universität Bern ).
Dieser Kurs gab eine Einführung in statistische Methoden der kausalen Inferenz.
www.nccr-democracy.uzh.chCausal Inference workshop with Dominik Hangartner ( University of Bern ).
This causal inference course provided an introduction to statistical methods used in causal inference.
www.nccr-democracy.uzh.chZiel dieser Forschung ist es, Maschinen die Analyse und Interpretation von Bilddaten nahezubringen.
Methodische Schwerpunkte seiner Forschung sind konvexe Optimierung, partielle Differentialgleichungen, graphentheoretische Algorithmen und statistische Inferenz.
www.professoren.tum.deThe objective of this research is to improve the ability of machines to analyze and interpret image data.
His research focuses on convex optimization methods, partial differential equations, graph theory algorithms and statistical inference.
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