Dr. Philipp Wacker

Dr. Philipp Wacker

Dr. Philipp Wacker

Department of Mathematics
Chair of Applied Mathematics (Modeling and Numerics) (Prof. Dr. Burger)

Room: Raum 04.376
Cauerstr. 11
91058 Erlangen

Research Interests

Ich interessiere mich hauptsächlich für die Lösung von PDE-basierten Inversen Problemen, also der Suche nach Parameterwerten, die mit indirekten und fehlerbehafteten Messungen kompatibel sind. Insbesondere beschäftige ich mich mit Bayesschen Methoden. Dieser Zugang beginnt mit der Festlegung einer A-Priori-Verteilung von “plausiblen” Parameterwerten (etwa durch domänenspezifisches Expertenwissen). Gemeinsam mit den Daten kann damit eine A-Posteriori-Verteilung bestimmt werden, die beides synthetisiert: Expertenwissen und Daten.

Diese A-Posteriori-Verteilung muss nun durch geeignete Verfahren “befragt” werden. Interessant hierbei sind der Mittelwert (“Conditional Mean”), der “wahrscheinlichste” Parameterwert (“MAP estimator”) sowie Samplingverfahren, die Konfidenzintervalle an die Parameterwerte liefern. Approximative Verfahren wie der Ensemble-Kalman-Filter erlauben eine schnellere Schätzung dieser Größen.

Meine Anwendungsschwerpunkte liegen in den Geowissenschaften (Geohydrologie) und Biomathematik.

Außerdem experimentiere ich mit dem Einsatz von interaktiven, webbasierten Erklärungen zu mathematischen Themen [www.pwacker.com]

Résumé

  • Studium der Mathematik an der Universität Augsburg. B. Sc. (2011) und M. Sc. (2013)
  • Dr. rer. nat in Mathematik an der Universität Augsburg, 2016
  • Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der FAU Erlangen-Nürnberg, seit 2016

Publications

Teaching

Vorlesung (VORL)

  • Inverse Problems

    • 2 SWS, Unterrichtssprache Englisch
    • Termin:
      • Di 10:00-12:00, Room Zoom-Webinar ICS
  • Einführung in die Numerik (= Numerische Mathematik)

    Die Vorlesung findet in Präsenz statt, wenn nötig wird auf Online-Lehre ausgewichen.

    Die Module Analysis, Lineare Algebra, MATLAB-Kenntnisse.
    Empfohlen wird die Teilnahme am MATLAB-Kurs Einführung in Matlab/Octave.

    Geeignet als Wahlpflichtmodul für Angewandte Mathematik (AMLA). Die Anmeldung erfolgt über StudOn.

    • 4 SWS
    • Termin:
      • Mo 14:00-16:00, Room H12 (exclude 2021-12-20,vac) ICS
      • Mi 12:00-14:00, Room H12 (exclude vac) ICS
      • Einzeltermin am 20.12.2021 11:00-12:00, Room 01.382 (exclude vac) ICS

Übung (UE)

  • Tutorial to Inverse Problems

    • Für Gasthörer zugelassen, Unterrichtssprache Englisch
    • Termin:
      • Fr 10:00-12:00, Room Praktikum 1 - PC-Pool / 00.325-128 (exclude vac) ICS

Hauptseminar (HS)

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg