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Mathematische Modellierung und Datenanalyse

Fachbereich 8.4

Aufgaben

Unsere Arbeiten konzentrieren sich auf Gebiete der angewandten Mathematik, die von grundlegender Bedeutung für die Metrologie sind. Dazu zählen die analytische und numerische Modellierung physikalischer Prozesse, die Messdatenanalyse und Verfahren zur Bestimmung der Messunsicherheit. Der Fachbereich wurde am 1.1.2004 neu gegründet. Zentrale Aufgaben sind die Unterstützung und Beratung anderer PTB-Arbeitsgruppen bei der Auswahl und Anwendung geeigneter Methoden und Werkzeuge sowie externe Kooperationen und Anbindung an Institutionen der angewandten Mathematik. Insbesondere soll Expertise in den Feldern partielle Differentialgleichungen, stochastische Prozesse und Signalverarbeitung bereitgestellt und weiterentwickelt werden. Das Spektrum der Arbeit reicht von mathematischer Grundlagenforschung bis zur Entwicklung und Anwendung von Software.

Nachrichten

Artificial intelligence (AI, e.g., deep learning) is increasingly used to assist high-stakes decisions in areas such as finance, medicine, or autonomous driving. Upcoming regulations will require that the principles by which such algorithms arrive at their predictions should be transparent. However, while numerous “explainable” AI (XAI) methods have been proposed, the field is lacking formal...

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Virtual experiments simulating real measurement processes by means of numerical models have become increasingly important in modern metrology and industrial applications. Combined with Monte Carlo methods, virtual experiments have also been proposed for the evaluation of measurement uncertainties for a corresponding real experiment. However, such a proceeding is not always in line with the current...

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Originally developed for fast global sensitivity analysis and efficient parameter reconstruction for applications in nano-optical metrology, PyThia provides an all purpose non-intrusive Python package to approximate high dimensional functions. Based on general polynomial chaos approximation obtained via linear regression, PyThia generates functional surrogates by relying purely on training data...

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A recent study of PTB 8.4 scientists together with theoretical physicists at TU Berlin just appeared in Physical Review Letters and uncovers a surprising similarity between the transition from ordered patterns to turbulence in an non-equilibrium active fluid with the well known Ising transition of two-dimensional magnets in equilibrium conditions.

Turbulent vortex structures emerging in bacterial...

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