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Maas Group

Stochastische Analysis

Flugzeugturbulenzen, Schwankungen von Aktienkursen und die Ausbreitung von Epidemien sind nur einige Beispiele für unregelmäßige, reale Phänomene, die Zufälligkeit, Störungen oder Ungewissheit unterliegen. Der Mathematiker Jan Maas entwickelt neue Methoden, um solche zufälligen Prozesse in Natur- und Ingenieurswissenschaften zu untersuchen.

Zufällige Prozesse sind oft so unregelmäßig, dass existierende mathematische Methoden nicht ausreichen, um sie richtig zu beschreiben. Die Maas Gruppe verbindet Ideen aus der Wahrscheinlichkeitstheorie, mathematischen Analysis und Geometrie, um neue Einsichten in das komplexe Verhalten dieser Prozesse zu gewinnen. Ihre jüngste Arbeit ist inspiriert von Ideen des optimalen Transports, einem Gebiet, das aus Wirtschaft und Technik stammt und sich mit der optimalen Ressourcenallokation beschäftigt. Die Maas Gruppe verwendet diese Techniken für verschiedene Probleme, die komplexe Netzwerke, chemische Reaktionssysteme und Quantenmechanik betreffen. Ein anderer Forschungsschwerpunkt sind stochastische partielle Differentialgleichungen. Diese Gleichungen werden häufig verwendet, um hochdimensionale zufällige Systeme in Wissenschaft und Technik zu modellieren, vom Wachstum von Bakterienkolonien bis zur Wettervorhersage. Die Maas Gruppe entwickelt robuste mathematische Methoden, um diese Gleichungen zu untersuchen, was zu neuen Einsichten in die zugrunde liegenden Modelle führen sollte.




Team


Laufende Projekte

Optimaler Transport auf zufälligen Netzwerken | Konvergenzraten für evolutionäre Dynamik | Ungleichheiten der Entropie und dissipative Quantensysteme


Publikationen

Wirth M. 2024. Christensen–Evans theorem and extensions of GNS-symmetric quantum Markov semigroups. Journal of Functional Analysis. 287(3), 110475. View

Rouzé C, Wirth M, Zhang H. 2024. Quantum Talagrand, KKL and Friedgut’s theorems and the learnability of quantum boolean functions. Communications in Mathematical Physics. 405(4), 95. View

Dello Schiavo L, Portinale L, Sau F. 2024. Scaling limits of random walks, harmonic profiles, and stationary nonequilibrium states in Lipschitz domains. Annals of Applied Probability. 34(2), 1789–1845. View

Dello Schiavo L, Kopfer E, Sturm KT. 2024. A discovery tour in random Riemannian geometry. Potential Analysis. View

Dello Schiavo L. 2024. A characterization of maps of bounded compression. Mathematical Communications. 29(1), 137–142. View

Zu Allen Publikationen

ReX-Link: Jan Maas


Karriere

Seit 2020 Professor, Institute of Science and Technology Austria (ISTA)
2014 – 2020 Assistant Professor, Institute of Science and Technology Austria (ISTA)
2009 – 2014 Postdoc, University of Bonn, Deutschland
2009 Postdoc, University of Warwick, UK
2009 PhD, Delft University of Technology, Niederlande


Ausgewählte Auszeichnungen

2016 ERC Starting Grant
2013 – 2014 Project Leader in Collaborative Research Centre “The mathematics of emergent effects”
2009 – 2011 NWO Rubicon Fellowship


Zusätzliche Informationen

Jan Maas website
Mathphys Analysis Seminar website
Mathematics at ISTA



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