Mathematik
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The Calderón problem with finitely many unknowns is equivalent to convex semidefinite optimization
(2023)
We consider the inverse boundary value problem of determining a coefficient function in an elliptic partial differential equation from knowledge of the associated Neumann-Dirichlet-operator. The unknown coefficient function is assumed to be piecewise constant with respect to a given pixel partition, and upper and lower bounds are assumed to be known a-priori.
We will show that this Calderón problem with finitely many unknowns can be equivalently formulated as a minimization problem for a linear cost functional with a convex non-linear semidefinite constraint. We also prove error estimates for noisy data, and extend the result to the practically relevant case of finitely many measurements, where the coefficient is to be reconstructed from a finite-dimensional Galerkin projection of the Neumann-Dirichlet-operator.
Our result is based on previous works on Loewner monotonicity and convexity of the Neumann-Dirichlet-operator, and the technique of localized potentials. It connects the emerging fields of inverse coefficient problems and semidefinite optimization.
Therapy evasion – and subsequent disease progression – is a major challenge in current oncology. An important role in this context seems to be played by various forms of cancer cell dormancy. For example, therapy-induced dormancy, over short timescales, can create serious obstacles to aggressive treatment approaches such as chemotherapy, and long-term dormancy may lead to relapses and metastases even many years after an initially successful treatment. The underlying dormancy-related mechanisms are complex and highly diverse, so that the analysis even of basic patterns of the population-level consequences of dormancy requires abstraction and idealization, as well as the identification of the relevant specific scenarios.
In this paper, we focus on a situation in which individual cancer cells may switch into and out of a dormant state both spontaneously as well as in response to treatment, and over relatively short time-spans. We introduce a mathematical ‘toy model’, based on stochastic agent-based interactions, for the dynamics of cancer cell populations involving individual short-term dormancy, and allow for a range of (multi-drug) therapy protocols. Our analysis shows that in our idealized model, even a small initial population of dormant cells can lead to therapy failure under classical (and in the absence of dormancy successful) single-drug treatments. We further investigate the effectiveness of several multidrug regimes (manipulating dormant cancer cells in specific ways) and provide some basic rules for the design of (multi-)drug treatment protocols depending on the types and parameters of dormancy mechanisms present in the population.
In this short note, we investigate simultaneous recovery inverse problems for semilinear elliptic equations with partial data. The main technique is based on higher order linearization and monotonicity approaches. With these methods at hand, we can determine the diffusion, cavity and coefficients simultaneously by knowing the corresponding localized Dirichlet-Neumann operators.
We study the asymptotics of Dirichlet eigenvalues and eigenfunctions of the fractional Laplacian (−Δ)s in bounded open Lipschitz sets in the small order limit s→0+. While it is easy to see that all eigenvalues converge to 1 as s→0+, we show that the first order correction in these asymptotics is given by the eigenvalues of the logarithmic Laplacian operator, i.e., the singular integral operator with Fourier symbol 2log|ξ|. By this we generalize a result of Chen and the third author which was restricted to the principal eigenvalue. Moreover, we show that L2-normalized Dirichlet eigenfunctions of (−Δ)s corresponding to the k-th eigenvalue are uniformly bounded and converge to the set of L2-normalized eigenfunctions of the logarithmic Laplacian. In order to derive these spectral asymptotics, we establish new uniform regularity and boundary decay estimates for Dirichlet eigenfunctions for the fractional Laplacian. As a byproduct, we also obtain corresponding regularity properties of eigenfunctions of the logarithmic Laplacian.
We deal with the shape reconstruction of inclusions in elastic bodies. For solving this inverse problem in practice, data fitting functionals are used. Those work better than the rigorous monotonicity methods from Eberle and Harrach (Inverse Probl 37(4):045006, 2021), but have no rigorously proven convergence theory. Therefore we show how the monotonicity methods can be converted into a regularization method for a data-fitting functional without losing the convergence properties of the monotonicity methods. This is a great advantage and a significant improvement over standard regularization techniques. In more detail, we introduce constraints on the minimization problem of the residual based on the monotonicity methods and prove the existence and uniqueness of a minimizer as well as the convergence of the method for noisy data. In addition, we compare numerical reconstructions of inclusions based on the monotonicity-based regularization with a standard approach (one-step linearization with Tikhonov-like regularization), which also shows the robustness of our method regarding noise in practice.
Although everyone is familiar with using algorithms on a daily basis, formulating, understanding and analysing them rigorously has been (and will remain) a challenging task for decades. Therefore, one way of making steps towards their understanding is the formulation of models that are portraying reality, but also remain easy to analyse. In this thesis we take a step towards this way by analyzing one particular problem, the so-called group testing problem. R. Dorfman introduced the problem in 1943. We assume a large population and in this population we find a infected group of individuals. Instead of testing everybody individually, we can test group (for instance by mixing blood samples). In this thesis we look for the minimum number of tests needed such that we can say something meaningful about the infection status. Furthermore we assume various versions of this problem to analyze at what point and why this problem is hard, easy or impossible to solve.
Eine Woche lang präsentieren Wissenschaftler*innen Ergebnisse aus der mathematikdidaktischen Forschung und Lehr-Lern-Konzepte für mathematisches Lernen von Schüler*innen sowie für das mathematische und mathematikdidaktische Lernen in den verschiedenen Phasen der Lehrer*innenbildung. Der UniReport sprach mit den Organisatorinnen der Tagung – Prof.in Dr. Susanne Schnell, Prof.in Dr. Rose Vogel und Prof.in Dr. Jessica Hoth – über das Programm der Tagung und über die künftige Ausrichtung des Faches Mathematik.
The purpose of the paper is to initiate the development of the theory of Newton Okounkov bodies of curve classes. Our denition is based on making a fundamental property of NewtonOkounkov bodies hold also in the curve case: the volume of the NewtonOkounkov body of a curve is a volume-type function of the original curve. This construction allows us to conjecture a new relation between NewtonOkounkov bodies, we prove it in certain cases.
Aus Sicht der Pädagogischen Psychologie ist Lernen ein Prozess, bei dem es zu überdauernden Änderungen im Verhaltenspotenzial als Folge von Erfahrungen kommt. Aus konstruktivistischer Perspektive lässt sich Lernen am besten als eine individuelle Konstruktion von Wissen infolge des Entdeckens, Transformierens und Interpretierens komplexer Informationen durch den Lernenden selbst beschreiben. Erkennt der Lernende den Sinn und übernimmt, erweitert oder verändert ihn für sich selbst, so ist der Grundstein für nachhaltiges Lernen gelegt.
Lernen ist ein sehr individueller Prozess. Schule muss also individuelles Lernen auch im Klassenverband ermöglichen und der Lehrende muss zum Lerncoach werden, da sonst kein individuelles und eigenaktives Lernen möglich ist. Das Unterrichtskonzept des forschend-entdeckenden Lernens bietet genau diese Möglichkeit. Es erlaubt die Erfüllung der drei Grundbedürfnisse eines Menschen nach Kompetenz, Autonomie und sozialer Eingebundenheit und ermöglicht damit Motivation, Leistung und Wohlbefinden (Ryan & Deci, 2004).
Forschend-entdeckendes Lernen im Mathematikunterricht ist schrittweise geprägt von folgenden Merkmalen:
- eine problemorientierte Organisation
- selbstständiges, eigenaktives und eigenverantwortliches Lernen der Schülerinnen und Schüler
- individuelle Lernwege und Lernprozesse
- Entwicklung eigener Fragestellungen und Vorgehensweisen der Lernenden
- eigenes Aufstellen von Hypothesen und Vermutungen; Überprüfung der Vermutungen; Dokumentation, Interpretation und Präsentation der Ergebnisse
- eine fördernde Atmosphäre, in der die Lernenden nach und nach forschende Arbeitstechniken vermitteln bekommen
- kooperative Lernformen und damit Förderung von Team- und Kommunikationsfähigkeit
- Unterrichtsinhalte mit hohem Realitäts- und Sinnbezug, gesellschaftlicher Relevanz, Möglichkeiten der Interdisziplinarität
- Stetige Angebote der Unterstützung
Das entdeckende Lernen kann als Vorstufe des forschenden Lernens gesehen werden, da hier der wissenschaftliche Fokus noch nicht so stark ausgeprägt ist. Um alle Phasen auf dem Weg zu annähernd wissenschaftlichen forschenden Lernens anzusprechen, verwenden wir den Begriff des forschend-entdeckenden Lernens.
Voraussetzung ist, dass die Lehrkräfte das forschende Lernen als aktiven, produktiven und selbstbestimmten Lernprozess selbst zuvor erlebt haben müssen. Unter anderem können die Lehrkräfte Unterrichtsprozesse danach besser planen und währenddessen unterstützen, da sie selbst forschend-entdeckendem Lernen „ausgesetzt“ waren und vergleichbare Prozesse durchlebt haben.
Hiermit wird deutlich, dass forschendes Lernen nicht bedeuten kann, dass die Schülerinnen und Schüler auf sich gestellt sind. Die gezielte Unterstützung der Lernenden beim Entdecken und Forschen durch die Lehrkraft ist für einen ertragreichen Lernerfolg unverzichtbar und muss Teil der Vorbereitung und des Prozesses sein.
Internationale Studien zeigen, dass forschend-entdeckende Unterrichtsansätze (inquiry-based learning IBL) im Mathematikunterricht bei geeigneter Umsetzung Lernen verbessern, Lernerfolg und Lernleistung steigern und Freude gegenüber Mathematikunterricht erhöhen können. Die Implementierung dieses Unterrichtsansatzes ist trotz der positiven Ergebnisse nicht alltäglich.
Um neue Unterrichtskonzepte in den Schulalltag zu bringen beziehungsweise um bestehende Unterrichtskonzepte neu in den Schulalltag zu bringen bedarf es Fortbildungen zur Professionalisierung von Lehrerinnen und Lehrern.