Die Wissenschaftler diskutieren bei der Tagung vor allem über die Frage, welche Methodiken zu einer effizienteren Nutzung der Simulationen führen. Denn physikalische Prozesse hängen von einer Vielzahl verschiedener Faktoren wie zum Beispiel der Geometrie, von außen einwirkenden Kräften oder den Materialeigenschaften ab. Numerische Simulationen bilden solche Prozesse in einem Computermodell nach, um sie zu analysieren und daraus Erkenntnisse abzuleiten, die es ermöglichen, in der Zukunft Vorhersagen für ähnliche Phänomene zu machen.
Wie zuverlässig diese Vorhersagen sind, hängt von der Qualität des zugrunde liegenden mathematischen Modelles und den verwendeten Daten ab. Da es nicht möglich ist, alle erdenklichen Einflussfaktoren in eine Simulation einzubeziehen, liegt eine der größten Herausforderungen für die Forschung aktuell darin, diejenige Parameter zu identifizieren, die für das „Ergebnis“ eines physikalischen Prozesses entscheidend sind. Wie das gelingen könnte, diskutieren Forscher auf dem „Workshop on High-Dimensional Approximation“ an der Universität Bonn.
Neue Modelle für bessere Vorhersagen
Durch das Internet, den Mobilfunk und die digitale Datenerfassung stehen Wissenschaftlern heute oftmals riesige Mengen an Informationen zur Verfügung, die ihnen dabei helfen könnten die Qualität ihrer Studien erheblich zu verbessern – wenn sie mathematische Modelle zur Verfügung hätten, die diese Daten auch sinnvoll auswerten könnten. Viele herkömmliche Analyseverfahren sind nicht für die Herausforderungen von „Big Data“ ausgelegt.
Mathematiker des Hausdorff Centers der Uni Bonn arbeiten deshalb mit Kollegen aus aller Welt daran, Verfahren zu entwickeln, die es ermöglichen, aus einer Vielzahl von Daten die wichtigsten Größen automatisch zu identifizieren. Der Ansatz, den sie dabei verfolgen, heißt „hochdimensionale Approximation“. Dabei näheren sich die Wissenschaftler hochdimensionalen Phänomenen mit Hilfe einfacherer Modelle an. Das könnte künftig auch dabei helfen, genauer zu bestimmen, wie zuverlässig eine Schätzung ist und so zum Beispiel die Temperaturangaben bei der Wettervorhersage verbessern.
Internationale Zusammenarbeit
Die Bonner Wissenschaftler organisieren gemeinsam mit Kollegen aus Australien bereits das sechste Fachtreffen zu diesem Thema. Der Workshop bringt Wissenschaftler aus unterschiedlichen mathematischen Bereichen zusammen, um gemeinsame Fragestellungen in der Theorie, der Berechnung und der Anwendung zu erörtern. „Die Verknüpfung großer Datenmengen mit der hochdimensionalen Approximation und der numerischen Simulation bietet die Chance bisher ungeklärten Phänomen auf die Spur zu kommen. Ich erwarte daher spannende Ergebnisse von unserem Workshop“, sagt Prof. Jochen Garcke, einer der Organisatoren des Treffens.
Informationen zur Tagung: http://hda2015.ins.uni-bonn.de/
Kontakt für die Medien:
Prof. Dr. Jochen Garcke
Institut für Numerische Simulation
Hausdorff Center for Mathematics
Tel. 0228/73-60451
E-Mail: garcke@ins.uni-bonn.de
Dr. Astrid Slizewski (Pressekontakt)
Hausdorff Center for Mathematics
Tel. 0228/73-3138
E-Mail: astrid.slizewski@hcm.uni-bonn.de
Die Zukunft genauer vorhersehen Die Zukunft genauer vorhersehen
Uni Bonn: Forscher diskutieren, wie große Datenmengen für bessere Modelle genutzt werden könnten
Wie beeinflusst die Luftströmung die Leistung eines Flugzeugtriebwerks? Wie lässt sich der Wert von Finanzprodukten berechnen - insbesondere sogenannter Derivate? Auf welche Weise können mathematische Methoden nachvollziehen, wie zum Beispiel Verschmutzungen sich im Boden ausbreiten? Am Institut für Numerische Simulation des Hausdorff Centers for Mathematics der Universität Bonn beraten führende internationale Experten von Montag bis Freitag, 14. bis 18. September, mit welchen mathematischen Verfahren künftig genauere Vorhersagen zu solchen Fragen gemacht werden könnten. Interessierte Journalisten sind zu der Tagung herzlich eingeladen!
Numerische Simulation
- einer chemischen Reaktion in einem Fluid mit unsicheren Anfangsbedingungen.
© Institut für Numerische Simulation
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Prof. Dr. Jochen Garcke
- vom Institut für Numerische Simulation der Universität Bonn.
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