MARS
Modelle, Algorithmen, Rechner und Systeme
Abstract
Die moderne hochtechnisierte naturwissenschaftliche und technische Forschung erfordert im hohen Maße eine interdisziplinäre Ausrichtung. Dies betrifft insbesondere weite Teile der Methodenwissenschaften Mathematik und Informatik, in denen in der Regel ein oder mehrere Aspekte einer Kette von aufeinanderfolgenden, eng ineinander verzahnten Forschungsfeldern betrachtet wird, die mit einem mathematischen Modell beginnt, über algorithmische Fragestellungen fortgesetzt wird und schließlich Aspekte der Implementierung auf modernen Rechnern bzw. Hochleistungsrechenanlagen und damit auch Fragen der Effizienz von Rechnersystemen umfasst.Ziel von MARS ist es, Doktorand/inn/en in den Forschungsfeldern Modelle, Algorithmen, Rechner und Systeme auszubilden sowie neue Erkenntnisse und Forschungsergebnisse insbesondere im Zusammenhang mit der gegenseitigen Beeinflussung dieser Forschungsfelder zu erzielen. Vorgesehen ist eine Konzentration auf wichtige, dem Forschungsstandort Salzburg entsprechende Themen – MARS Forschungsfelder (s.u.), die vor allem aus methodischer Sicht eine geschlossene, eng verknüpfte Forschungskette bilden und ein umfangreiches wissenschaftliches Spektrum abdecken. Die Mitglieder des Betreuungsteams aus den Fachbereichen Mathematik und Computerwissenschaften sind ausnahmslos methodisch orientiert und in der Lage, aufgrund ihrer grundsätzlich formalwissenschaftlichen Herangehensweise intensiv innerhalb der Forschungsvorhaben des Kollegs zusammenzuarbeiten.Umfangreiche gemeinsame Aktivitäten bestimmen die strukturierte Doktoratsausbildung in MARS. Dazu gehören Seminare, zu denen externe Sprecher eingeladen werden, eintägige Workshops mit externen Gästen und mehrtägige Retreats außerhalb des Universitätsstandortes sowie Summer-Schools zu den Themen von MARS.
- MARS Modelle. Zwei Modellklassen stehen im Fokus: analytische Modelle, die durch partielle Differentialgleichungen und Probleme der Variationsrechnung bzw. deren Diskretisierungen im Sinne numerischer Lösungsverfahren beschrieben werden, sowie diskrete Modelle, die in Form von Graphen, algebraischen Strukturen oder Differenzengleichungen gegeben sind.
- MARS Algorithmen. Untersucht werden numerische Algorithmen zur Lösung von Diskretisierungen partieller Differentialgleichungen sowie Algorithmen zur Lösung diskreter und ganzzahliger Probleme, insbesondere Algorithmen für große parallele und verteilte dynamische Systeme.
- MARS Rechner. Im Mittelpunkt stehen Strategien zur parallelen Implementierung von Algorithmen auf modernen Rechnern und Hochleistungsrechenanlagen, insbesondere auf den Anlagen der von der Universität Salzburg eingerichteten Infrastruktur Hochleistungsrechnen PLUS.
- MARS Systeme. Im Forschungsfeld MARS Systeme besteht das Ziel darin, Skalierbarkeit bezüglich typischer MARS-spezifischer Anwendungen aus MARS Modelle, MARS Rechner und MARS-Algorithmen für immer leistungsfähigere Hardware zu realisieren.
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Fellows
Patrick Bammer
Thema: Error Estimates for hp-FEM in Elastoplasticity (Mathematik)
Hauptbetreuung: Andreas SchröderViktor Haunsperger
wird nachgereichtTobias Hilgart
Thema: Effektive Methoden zur Lösung von exponentiell para-metrisierten Diophantischen Gleichungen (Mathematik)
Hauptbetreung: Volker ZieglerMiriam Schönauer
Thema: Fehlerkontrollierte Finite Elemente Methoden für Variationsungleichungen (Mathematik)
Hauptbetreung: Andreas SchröderJonas Sieberer
Thema: Optimisation of the parallel finite volume method for use in the CFD simulation software OpenFAOM (Informatik)
Hauptbetreuung: Robert ElsässerAntonis Skarlatos
Thema: Dynamic Algorithms for Graph-Theoretical Problems (Informatik)
Hauptbetreuung: Sebastian ForsterTijn de Vos
Thema: Algorithmic Graph Theory in Distributed Models (Informatik)
Hauptbetreuung: Sebastian ForsterIngrid Vukusic
Thema: Application of effective and ineffective methods to Dio-phantine equations involving linear recurrence sequences (Mathematik)
Hauptbetreuung: Volker Ziegler
Rigorosum: 23.03.2023Manuel Widmoser
Thema: Scaling Similarity Queries to Massive Datasets (Informatik)
Hauptbetreuung: Nicolas Augsten -
Faculty
Univ.-Prof. Dr. Andreas Schröder (DSP Leitung)
FB MathematikUniv.-Prof. Dr. Nikolaus Augsten (Faculty Member)
FB InformatikAssoz. Prof. Dr. Simon Blatt (Faculty Member)
FB MathematikUniv.-Prof. Dr. Verena Bögelein (Faculty Member)
FB MathematikUniv.-Prof. Dr. Robert Elsässer (Faculty Member)
FB InformatikAssoz. Prof. Dr. Sebastian Forster (Faculty Member)
FB InformatikUniv.-Prof. Dr. Clemens Fuchs (Faculty Member)
FB MathematikUniv.-Prof. Dr. Christoph Kirsch (Faculty Member)
FB InformatikDr. Daniel Krenn (Faculty Member)
FB MathematikAss. Prof. Dr. Ana Sokolova (Faculty Member)
FB InformatikAss. Prof. Dr. Volker Ziegler (Faculty Member)
FB Mathematik -
DSP Board of Experts
Prof. Dr. Andre Brinkmann Johannes Guttenberg- Universität Mainz / Zentrum für Datenverarbeitung
Prof. Dr. Frank Duzaar FAU Erlangen-Nürnberg
Prof. Dr. Alfons Kemper TU München
Univ.-Prof. Dr. Ulrich Langer JKU Linz
Univ.-Prof. Dr. Robert Tichy TU Graz