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Wahljahr: | 2022 |
Sektion: | Mathematik |
Stadt: | München |
Land: | Deutschland |
Forschungsschwerpunkte: mathematische Modellierung, Analysis, Numerische Simulationsmethoden, High Performance Computing (HPC), HPC-Algorithmik
Barbara Wohlmuth ist eine deutsche Mathematikerin. Ihre Forschungsschwerpunkte sind mathematische Modellierung und Analysis, Numerische Simulationsmethoden sowie die High Performance Computing (HPC)-Algorithmik. Sie bringt mathematische Theorie und effiziente Berechnungsmethoden zusammen, um Probleme in realen Anwendungen zu lösen. Im Bereich der prädiktiven Modellierung arbeitet sie interdisziplinär an Anwendungen, wie additiven Fertigungsverfahren, Erdbebensimulationen oder rechnergestützter Medizin.
Barbara Wohlmuth entwirft effiziente Algorithmen für vielfältige Probleme und setzt diese auf modernen Hochleistungsrechnern um. Mithilfe von Computersimulationen bildet sie hochkomplexe Prozesse in Natur und Technik ab, versucht Prozesse vorherzusagen und zu steuern. Dazu nutzt sie Methoden aus der Analysis, Stochastik, Optimierung und Informatik und kombiniert diese mit Werkzeugen und Modellen aus dem Engineering oder der Physik. Ihr gelang es, neue diskrete Approximationstechniken und Algorithmen zu entwickeln und zu analysieren, mit denen sich unterschiedliche mathematische Modelle und Lösungsmethoden stabil und effizient kombinieren lassen. Dadurch können selbst komplexe gekoppelte Prozesse zuverlässig simuliert werden und den Einsatz von Supercomputern sinnvoll machen.
Die von ihr entwickelten Methoden lassen sich bei Kontaktproblemen in der Strukturmechanik oder bei Mehrphasensystemen in porösen Medien anwenden. Die von ihr entwickelten effizienten Algorithmen kommen in den Bereichen Quanten- und Moleküldynamik, digitale Bildverarbeitung, Plasmaphysik und Medizintechnik zum Einsatz. In der Medizin zum Beispiel, um das Wachstum eines Tumors vorhersagen zu können.
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