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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

DFG Project 2020-2023: Bayesian compressed sensing for nanoscale chemical mapping in the mid-infrared regime

Scanning probe based spectroscopy using broadband infrared radiation emerged as a promising imaging technique at nanometer spatial resolution. However, the pixel-by-pixel data acquisition leads to prohibitive imaging times and enhanced radiation damage. To overcome this issue, a novel hyperspectral imaging scheme was developed in this project using Bayesian compressed sensing (BCS).

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PyThia v4 release and paper publication

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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Komprimiertes AFM-IR hyperspektrales Nanoimaging

Es wurde ein neuartiger Ansatz basierend auf der Low-Rank-Matrixrekonstruktion eingeführt und in Verbindung mit Rasterkraftmikroskopie-basierender Infrarotspektroskopie (AFM-IR) angewandt, wodurch eine hocheffiziente hyperspektrale Infrarot-Nanobildgebung ermöglicht wird. Sein praktischer Nutzen wurde am Beispiel der Leishmania-Parasiten als eine realistische Probe von biologischer Bedeutung...

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Image quality assessment in mammography using neural networks

Artificial intelligence is a powerful tool to assist physicians in diagnosing diseases. We extended this line of research by applying modern machine learning methods to the field of image quality assessment for mammography. Mammography is an established diagnostic technique to detect early forms of breast cancer. However, to ensure that a sufficient image quality can be obtained with a minimal...

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