Die mathematische Simulation zahlreicher Prozesse aus den Natur- und Ingenieurwissenschaften führt auf partielle Differentialgleichungen mit stochastischen Koeffizienten. In diesem Projekt werden effiziente Diskretisierungen durch parametrisierte deterministische partielle Differentialgleichungen untersucht, wobei die statistischen Eigenschaften der zufälligen Eingangsdaten die Dimension des Parameterraums bestimmen. Dabei werden Löser, die auf der Theorie der hierarchischen Matrizen basieren sowie dünne Darstellungen untersucht und hochdimensionale Verallgemeinerungen der adaptiven Kreuzapproximation eingesetzt.
DFG Programme
Collaborative Research Centres
