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    • René Fritze
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    • Mario Ohlberger
    • Stephan Rave
    • Lukas Renelt
    • Felix Schindler
    • Julia Schleuß
    • Ehemalige Mitarbeiter
Dr. Felix Schindler

Postdoktorand

© Felix Schindler
Arbeitsgruppe Numerische Analysis und Wissenschaftliches Rechnen
Raum 120.012
Orleans-Ring 10
48149 Münster
Deutschland
Tel: 0049 251 83 35130
Fax: 0049 251 83 32729
felix.schindler@wwu.de
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    Publikationen

    2022

    • Gavrilenko Pavel, Haasdonk Bernard, Iliev Oleg, Ohlberger Mario, Schindler Felix, Toktaliev Pavel, Wenzel Tizian, Youssef Maha. 2022. ‘A full order, reduced order and machine learning model pipeline for efficient prediction of reactive flows.’ In Large-Scale Scientific Computing, edited by Lirkov Ivan, Margenov Svetozar, 378–386. Cham: Springer Verlag. doi: 10.1007/978-3-030-97549-4_43.
    • Banholzer S, Keil T, Mechelli L, Ohlberger M, Schindler F, Volkwein S. 2022. ‘An adaptive projected Newton non-conforming dual approach for trust-region reduced basis approximation of PDE-constrained parameter optimization.’ Pure and Applied Functional Analysis 7, Nr. 5: 1561–1596.
    • Haasdonk B, Kleikamp H, Ohlberger M, Schindler F, Wenzel T. 2022. ‘A new certified hierarchical and adaptive RB-ML-ROM surrogate model for parametrized PDEs.’ SIAM Journal on Scientific Computing 2022. doi: 10.48550/arXiv.2204.13454. [akzeptiert / in Druck (unveröffentlicht)]
    • Fokina, D, Iliev O, Toktaliev P, Oseledets I, Schindler F. 2022. ‘On the Performance of Machine Learning Methods for Breakthrough Curve Prediction.’ arXiv [physics.flu-dyn] 2204.11719. doi: 10.48550/arXiv.2204.11719. [eingereicht / in Begutachtung]
    • Haasdonk B, Ohlberger M, Schindler F. 2022. ‘An adaptive model hierarchy for data-augmented training of kernel models for reactive flow.’ In MATHMOD 2022 Discussion Contribution Volume, edited by Breitenecker, Felix; Kemmetmüller, Wolfgang; Körner, Andreas; Kugi, Andreas; Troch, Inge, 67–68. 17. Aufl. Vienna: ARGESIM. doi: 10.11128/arep.17.a17155.

    2021

    • Buhr Andreas, Iapichino Laura, Ohlberger Mario, Rave Stephan, Schindler Felix, Smetana Kathrin. 2021. ‘Localized model reduction for parameterized problems.’ In Model Order Reduction: Volume 2 Snapshot-Based Methods and Algorithms, edited by Benner P, Grivet-Talocia S, Quarteroni A, Rozza G, Schilders W, Sileira L, 245 – 306. doi: 10.1515/9783110671490-006.
    • Keil T, Mechelli L, Ohlberger M, Schindler F, Volkwein S. 2021. ‘A non-conforming dual approach for adaptive Trust-Region Reduced Basis approximation of PDE-constrained optimization.’ ESAIM: Mathematical Modelling and Numerical Analysis 55: 1239–1269. doi: 10.1051/m2an/2021019.

    2019

    • Rave Stephan, Schindler Felix. 2019. ‘A locally conservative reduced flux reconstruction for elliptic problems.’ In Special Issue: 90th Annual Meeting of the International Association of Applied Mathematics and Mechanics (GAMM), edited by Eberhardsteiner J, Schöberl M.: Wiley. doi: 10.1002/pamm.201900026.

    2018

    • Ohlberger Mario, Schaefer Michael, Schindler Felix. 2018. ‘Localized Model Reduction in PDE Constrained Optimization.’ In Shape Optimization, Homogenization and Optimal Control – DFG-AIMS workshop held at the AIMS Center Senegal, March 13-16, 2017, edited by Schulz V, Seck D, 143–163. Basel: Birkhäuser. doi: 10.1007/978-3-319-90469-6_8.
    • Ohlberger Mario, Rave Stephan, Schindler Felix, Wedemeier Tobias. 2018. ‘Model reduction for parameterized systems and inverse problems.’ Oberwolfach Reports 2018, Nr. 39: 2454–2457. doi: 10.4171/OWR/2018/39.

    2017

    • Ohlberger M, Schindler F. 2017. ‘Non-Conforming Localized Model Reduction with Online Enrichment: Towards Optimal Complexity in PDE constrained Optimization.’ In Finite Volumes for Complex Applications VIII - Hyperbolic, Elliptic and Parabolic Problems: FVCA 8, Lille, France, June 2017, edited by Cancès C, Omnes P, 357–365. Cham: Springer International Publishing. doi: 10.1007/978-3-319-57394-6_38.
    • Leibner T, Milk R, Schindler F. 2017. ‘Extending DUNE: The dune-xt modules.’ Archive of Numerical Software 5, Nr. 1: 193–216. doi: 10.11588/ans.2017.1.27720.
    • Ohlberger M, Rave S, Schindler F. 2017. ‘True Error Control for the Localized Reduced Basis Method for Parabolic Problems.’ In Model Reduction of Parametrized Systems, edited by Benner P., Ohlberger M., Patera A., Rozza G., Urban K., 169–182. Cham: Springer International Publishing. doi: 10.1007/978-3-319-58786-8_11.

    2016

    • Ohlberger M, Rave S, Schindler F. 2016. ‘Model Reduction for Multiscale Lithium-Ion Battery Simulation.’ In Numerical Mathematics and Advanced Applications ENUMATH 2015, edited by Karasözen B, Manguoğlu M, Teuer-Sezgin M, Göktepe S, Uğur Ö, 317–331.: Springer. doi: 10.1007/978-3-319-39929-4_31.
    • Schindler, F. 2016. Model reduction for parametric multi-scale problems Dissertationsschrift, Westfälische Wilhelms-Universität Münster.
    • Milk R, Rave S, Schindler F. 2016. ‘pyMOR - Generic algorithms and interfaces for model order reduction.’ SIAM Journal on Scientific Computing 38, Nr. 5: S194–S216. doi: 10.1137/15M1026614.
    • Ohlberger M, Rave S, Schindler F. 2016. ‘Adaptive Localized Model Reduction.’ Oberwolfach Reports 13, Nr. 3: 2406–2409. doi: 10.4171/OWR/2016/42.

    2015

    • Ohlberger M, Schindler F. 2015. ‘Error control for the localized reduced basis multi-scale method with adaptive on-line enrichment.’ SIAM J. Sci. Comput. 37, Nr. 6: A2865–A2895. doi: 10.1137/151003660.

    2014

    • Ohlberger M, Schindler F. 2014. ‘A-Posteriori Error Estimates for the Localized Reduced Basis Multi-Scale Method.’ In Finite Volumes for Complex Applications VII-Methods and Theoretical Aspects, edited by , Rohde C, 421–429.: Springer International Publishing. doi: 10.1007/978-3-319-05684-5_41.

    2013

    • Albrecht F, Ohlberger M. 2013. ‘The localized reduced basis multi-scale method with online enrichment.’ Oberwolfach Reports 7: 406–409. doi: 10.4171/OWR/2013/07.
    • Ohlberger M, Albrecht F, Drohmann M, Henning P, Kaulmann S, Schweizer B. 2013. ‘Model reduction for multiscale problems.’ Oberwolfach Reports 39: 2228–2230. doi: 10.4171/OWR/2013/39.

    2012

    • Albrecht F, Haasdonk B, Kaulmann S, Ohlberger M. 2012. ‘The Localized Reduced Basis Multiscale Method.’ Contributed to the Algoritmy 2012, Conference on Scientific Computing, Vysoke Tatry, Podbanske, September 9-14, 2012, Vysoke Tatry, Podbanske.

    2009

    • Albrecht F. 2009. Local Discontinuous Galerkin Verfahren für die Stokes Gleichungen und Homogenisierung in porösen Medien (Diplomarbeit).
  • Ausgewählte Forschungsthemen, Projekte, ...

    The following is an extremely incomplete list of my activities. I just started collecting them and they should grow over time ...

    • I recently started looking into discontinuous Galerkin (DG) and Finite Volume (FV) methods for hyperbolic equations, such as approximating the solution \(u\) of: $$\partial_t u + \nabla_x \cdot f(u) = 0$$ I was particularly interested in how to support the implementation of both FV and DG methods in our software library. Preliminary findings are documented here. This is now part of our library dune-gdt (FV is joint work with T. Leiber), see for instance the advection operators here or these tests on linear transport and inviscid compressible flow.

     

  • Software

    dune-gdt

    Zusammen mit: Rene Milk, Tobias Leibner

    dune-gdt is a DUNE module which provides a generic discretization toolbox for grid-based numerical methods. It contains building blocks - like local operators, local integrands, local assemblers - for discretization methods and suitable discrete function spaces. For more information visit the official homepage.


     

    \(\color{#00568a}{\huge{\text{py}}}\color{#e88e3f}{\huge{\text{MOR}}}\)

     

    Zusammen mit: Stephan Rave, Rene Milk

    pyMOR - Model Order Reduction with Python - is a software library for building model order reduction applications with the Python programming language. Its main focus lies on the application of reduced basis methods to parameterized partial differential equations. All algorithms in pyMOR are formulated in terms of abstract interfaces for seamless integration with external high-dimensional PDE solvers. Moreover, pure Python implementations of finite element and finite volume discretizations using the NumPy/SciPy scientific computing stack are provided for getting started quickly. For more information visit the official homepage.

    Publikationen:

     

    • Milk R, Rave S, Schindler F. 2016. ‘pyMOR - Generic algorithms and interfaces for model order reduction.’ SIAM Journal on Scientific Computing 38, Nr. 5: 194-216. doi: 10.1137/15M1026614.

     

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    Vorträge

    • Schindler, Felix (2019): ‘Locally conservative Reduced Basis methods’. 90th Annual Meeting of the International Association of Applied Mathematics and Mechanics GAMM 2019 (Gesellschaft für Angewandte Mathematik und Mechanik e.V.), Universität Wien, Wien, Österreich, 19.02.2019.
    • Ohlberger M, Rave S, Schindler F (2016): ‘Fully certified and adaptive localized model reduction for elliptic and parabolic problems’. Recent developments in numerical methods for model reduction, Institute Henri Poincaré, Paris, France, 10.11.2016.

    Die Liste der Vorträge ist noch nicht komplett.

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    Lehre

    • Seminar: Master-und Oberseminar zu effizienten numerischen Methoden [100391]
      (zusammen mit Dr. Stephan Rave, Prof. Dr. Mario Ohlberger)
    • Seminar: Bachelorseminar: Innovative numerische Methoden [100388]
      (zusammen mit Dr. Stephan Rave, Prof. Dr. Mario Ohlberger)
    • Übung: Übungen zur Vorlesung "Numerik Partieller Differentialgleichungen I" [100387]
      (zusammen mit Prof. Dr. Mario Ohlberger)
    • Praktikum: Praktikum zur Vorlesung Numerik partieller Differentialgleichungen I [108418]
      (zusammen mit Prof. Dr. Mario Ohlberger)
    • Übung: Übungen / Praktikum zur Vorlesung Modellreduktion parametrisierter Systeme [106382]
      (zusammen mit Prof. Dr. Mario Ohlberger)
    • Seminar: Master-und Oberseminar zu effizienten numerischen Methoden [106383]
      (zusammen mit Dr. Stephan Rave, Prof. Dr. Mario Ohlberger)
    • Praktikum: Einführung in die Programmierung mit C++ [104437]
      (zusammen mit Prof. Dr. Mario Ohlberger)
    • Praktikum: Einführung in die Programmierung zur Numerik mit Python [100434]
      (zusammen mit Dr. Stephan Rave, Prof. Dr. Mario Ohlberger)
    • Seminar: Master-und Oberseminar zu effizienten numerischen Methoden [104435]
      (zusammen mit Dr. Stephan Rave)
    • Seminar: Bachelorseminar Modellreduktion dynamischer Systeme [104438]
      (zusammen mit Dr. Stephan Rave)
    • Praktikum: Einführung in die Programmierung mit C++ [102386]
      (zusammen mit Prof. Dr. Mario Ohlberger)
    • Seminar: Master-und Oberseminar zu effizienten numerischen Methoden [102385]
      (zusammen mit Dr. Stephan Rave, Prof. Dr. Mario Ohlberger)
    • Seminar: Bachelorseminar: Modellierung und Modellreduktion [102383]
      (zusammen mit Dr. Stephan Rave, Prof. Dr. Mario Ohlberger)
    • Praktikum: Nichtlineare Modellierung in den Naturwissenschaften [100387]
      (zusammen mit Prof. Dr. Andreas Heuer, Liesel Sommer, Prof. Dr. Christian Engwer, Priv.-Doz. Svetlana Gurevich, Prof. Dr. Mario Ohlberger, Jun.-Prof. Arndt Telschow)
    • Seminar: Masterseminar: Effiziente numerische Methoden für partielle Differentialgleichungen [100386]
      (zusammen mit Dr. Stephan Rave, Prof. Dr. Mario Ohlberger)
    • Seminar: Bachelorseminar: A posteriori Fehlerabschätzungen und deren Anwendungen [100385]
      (zusammen mit Dr. Stephan Rave, Prof. Dr. Mario Ohlberger)
    • Praktikum: Einführung in die Programmierung zur Numerik mit Python Kurs 1 [108048]
      (zusammen mit Dr. Stephan Rave, Prof. Dr. Mario Ohlberger)
    • Praktikum: Einführung in die Programmierung zur Numerik mit Python Kurs 2 [108012]
      (zusammen mit Dr. Stephan Rave, Prof. Dr. Mario Ohlberger)
    • Praktikum: Nichtlineare Modellierung in den Naturwissenschaften [108047]
      (zusammen mit Prof. Dr. Andreas Heuer, Prof. Dr. Christian Engwer, Priv.-Doz. Svetlana Gurevich, Prof. Dr. Mario Ohlberger, Jun.-Prof. Arndt Telschow)
    • Übung: Übung zur Vorlesung Wissenschaftliches Rechnen [106233]
      (zusammen mit Dr. Stephan Rave, Julia Brunken)
    • Vorlesung: Wissenschaftliches Rechnen [106232]
      (zusammen mit Dr. Stephan Rave)
    • Praktikum: Einführung in die Programmierung mit C++ [104226]
      (zusammen mit Prof. Dr. Mario Ohlberger)
    • Praktikum: Einführung in die Programmierung zur Numerik mit Python [104225]
      (zusammen mit Julia Brunken, Prof. Dr. Mario Ohlberger)
    • Praktikum: Praktikum zur Vorlesung Numerik partieller Differentialgleichungen II [104222]
      (zusammen mit Prof. Dr. Mario Ohlberger)
    • Übung: Übungen zur Vorlesung "Numerik Partieller Differentialgleichungen I" [102398]
      (zusammen mit Dr. Christian Himpe)
    • Praktikum: Praktikum zur Vorlesung Numerik partieller Differentialgleichungen I [102274]
      (zusammen mit Prof. Dr. Mario Ohlberger)
    • Vorlesung: Numerik partieller Differentialgleichungen I [102397]
      (zusammen mit )
    • Seminar: Biomedizinische Modellierung und Modellreduktion [104860]
      (zusammen mit Prof. Dr. Mario Ohlberger)
    • Praktikum: Software-Tools für die Numerische Mathematik [103870]
      (zusammen mit Dr. Stephan Rave, Prof. Dr. Mario Ohlberger)
    • Praktikum: Weiterführende Numerische Verfahren / Praktikum Wissenschaftliches Rechnen [103760]
      (zusammen mit Prof. Dr. Mario Ohlberger)
    • Praktikum: Einführung in die Programmierung mit C++ [102906]
      (zusammen mit Dr. Christian Himpe, Prof. Dr. Mario Ohlberger)
    • Praktikum: Wissenschaftliches Rechnen [102868]
      (zusammen mit Prof. Dr. Mario Ohlberger)
    • Praktikum: Einführung in die Programmierung mit C++ [100914]
      (zusammen mit Dr. Christian Himpe, Prof. Dr. Mario Ohlberger)
    • V/Ü: Modellreduktion für parametrisierte partielle Differentialgleichungen [100952]
      (zusammen mit Dr. Stephan Rave)
    • Praktikum: Nichtlineare Modellierung in den Naturwissenschaften [102680]
      (zusammen mit Prof. Dr. Andreas Heuer, Rudolf Friedrich, Prof. Dr. Mario Ohlberger)
  • Kontakt
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