In meinem Promotionsvorhaben geht es um die Entwicklung einer Multiskalenmethode für die effiziente Simulation von Lösungen der Wellengleichung in stark heterogenen Medien. Diese können als Lösung der akustische Wellengleichung mit stark oszillierenden Koeffizienten im Raum und Zeit beschrieben werden. Hierbei sollen Multiskalenstrategien in Raum und Zeit mit einem Deep-Learning-Ansatz kombiniert werden. Gefördert wird das Projekt durch den SFB 1173 Wellenphänomene, wo es unter dem Projekt A15 geführt wird. Meine Interessensgebiete sind unter anderem

• Mehrskalenmethoden, insb. die Localized Orthogonal Decomposition (LOD) Methode
• Deep Learning und dessen Anwendungen in numerische Methoden
• Multifidelity-Methoden zur Quantifizierung von Unsicherheiten

Kurzer Lebenslauf:

• Seit Februar 2025: Doktorand unter der Betreuung von JProf. Roland Maier
• 2017-2024: Student der Mathematik an der Universität Stuttgart, Note: sehr gut mit Auszeichnung, Abschlussarbeit: Adaptive Bi-Fidelity Monte Carlo Schätzung für Randomisierte Elliptische Partielle Differentialgleichungen
• 2019-2022: Verschiedene Tutorenstellen an der Universität Stuttgart, Austauschstudent an der University of Toronto (Kanada, 2022), Praktikant im Quantitativen Risikomanagement bei der Mercedes Benz Bank (2021), Werkstudent in der Simulation bei ZF (2021)