Novel Mathematics Inspired by Industrial Challenges (eBook)
XXI, 337 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-030-96173-2 (ISBN)
Michael Günther got his PhD in Computer Science from TU München, Germany (1995) and the habilitation in Mathematics from the Universität Karlsruhe, Germany (2002). In 2003, he became a Full Professor in Applied Mathematics at Bergische Universität Wuppertal. His research is on time-domain simulation of coupled dynamical systems, ranging from ODEs, SDEs, DAEs to P(D)AEs, with applications in computational engineering, physics and finance, covering the whole spectrum from modeling to analysis and computational mathematics. He is Editor-In-Chief of both the journal and ECMI-subseries on 'Mathematics in Industry' with Springer.
Wil Schilders holds a PhD (1998) from the Trinity College Dublin, Ireland. He studied mathematics, physics and astronomy at the Radboud University in Nijmegen, Netherlands, from 1974 to 1978. He developed numerical methods for semiconductor device simulation and electronic circuit simulation, and worked also on many other challenges in the electronics industry. In 1999, he became a part-time professor at Eindhoven University of Technology. In 2010, he extended his position at TU Eindhoven. His research concentrates on combinations of physics-based and data-based methods for solving advanced problems from industry, bridging the gap with academic mathematics.
Erscheint lt. Verlag | 30.3.2022 |
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Reihe/Serie | Mathematics in Industry |
Mathematics in Industry | |
The European Consortium for Mathematics in Industry | The European Consortium for Mathematics in Industry |
Zusatzinfo | XXI, 337 p. 95 illus., 63 illus. in color. |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik |
Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik | |
Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik | |
Schlagworte | application driven research • Applied mathematics • Complex Data • computational science and engineering • data analysis and finance • Discrete Mathematics • functional data analysis • Industrial Mathematics • Industrial Problems • machine learning • Numerical analysis • Persistent Homology • Prediction models • Quantization Methods • Stochastic differential equations • TDA • topological data analysis |
ISBN-10 | 3-030-96173-7 / 3030961737 |
ISBN-13 | 978-3-030-96173-2 / 9783030961732 |
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Größe: 12,4 MB
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