Dr. Gottfried Hastermann

Zur Person

Als angewandter Mathematiker in der Gruppe Mathematics of Data Science liegt mein primäres Forschungsinteresse in der numerischen Analyse an der Schnittstelle von Beobachtungsdaten und (partiellen) Differentialgleichungen, die erste Prinzipien beschreiben. Insbesondere konzentriere ich mich auf die Datenassimilation von transportdominierten physikalischen Phänomenen wie atmosphärischen Strömungen.
Im Rahmen dieser Arbeit entwickle und implementiere ich Algorithmen und Beweise Stabilitäts- und Fehlerschranken. Im Einklang mit den Herausforderungen, die sich aus der hohen Dimensionalität und den spärlichen Daten in der Atmosphäre ergeben, arbeite ich zusätzlich an Verstärkungslernen für datenerweiterte, teilweise beobachtete Markov-Entscheidungsprozesse, wobei die Daten und Modelle aus der klinischen Forschung bzw. aus humanbiologischen Systemen stammen.