• Abgeschlossene Bachelorarbeiten

    • Das JKO-Schema für Darcy’s Gesetz mit Quellterm, Andy Kevin Wert, 2021. pdf
    • Untersuchung von Bifurkationsdiagrammen bei Rissausbreitung in einem Atomgittermodell, Lena Schmedt, 2021. pdf
    • Verfolgung von Einzelzellen mit PET und kubischer Spline-Interpolation, Björn Luig, 2020. pdf
    • Anwendung des Euler Integrals auf Zählprobleme, Jan Marc Heinrich, 2020. pdf
    • Application of Regularisation Methods for a Deconvolution Problem within the KATRIN Collaboration, Henrik Rose, 2020. pdf
    • Das Hindernisproblem - Existenz und Regularität, Lisa Unland, 2018. pdf
    • Skalierungsgesetze für Komplianz-minimierende 3D Mikrostrukturen unter Zugbeanspruchung, Lukas Renelt, 2018. pdf
    • Feinskalige Strukturen in einer Verallgemeinerung von „urban planning“-Netzwerken, Anna Seppelt, 2017. pdf
    • Höherdimensionaler optimaler Transport mit Anwendung für die Klassifizierung von Daten, Lucas Plagwitz, 2017. pdf
    • Douglas-Rachford-Optimierung von dynamischen optimalen Transport mit Masseänderung, Farina Bolte, 2017. pdf
    • Farbnormalisierung als Anwendung des (regularisierten) optimalen Transports, Andre Schleep, 2017. pdf
    • Eine Phasenfeldapproximation von Transportnetzwerken, Alexander Menke, 2017. pdf
    • The Douglas-Rachford Algorithm for Optimal Transport, Katharina Krabel, 2017. pdf
    • Anwendung von primal-dualen Aktive-Mengen-Methoden auf ein gekoppeltes Phasenfeld-Elastizitäts-Problem, Saskia Hein, 2016. pdf
    • Parameteridentifikation im Delta-Notch Signalweg durch optimale Steuerung, Tamara Großmann, 2015. pdf
    • Löung eines Phasenfeld Models für Rissenstehung mittels semiglatter Newton Methode, Ines Ahrens, 2015. pdf
    • Regression auf Mannigfaltigkeiten mittels optimaler Steuerung, Verena Brökelmann, 2015. pdf

  • Abgeschlossene Masterarbeiten

    • PET-Bildrekonstruktion im Phasenraum, Matthias Fröhlich, 2021. pdf
    • Spatially-Adapted Regularization for Inverse Problems, Lucas Plagwitz, 2021. pdf
    • Optical Flow Approximation mit Hilfe multivariater n-dimensionaler Thin-Plate Spline Interpolation, Oliver Schmitz, 2021. pdf
    • Numerische Implementierung geometrischer Tomographie mit Krummungsregularisierung, Farina Bolte, 2020. .pdf
    • Analysis of a Dynamic Cell Imaging Model in Positron Emission Tomography, Marco Mauritz, 2020. pdf
    • Transformations-invariantes Sparse Coding und seine Nutzung für Objekt-Klassifikation in natürlichen Bildern, Tobias Beckmann, 2019. pdf
    • Dimensionsreduktion von dynamischer Super-Resolution, Alexander Schlüter, 2019. pdf
    • Untersuchung stochastischer Optimierung zweiter Ordnung für maschinelles Lernen, Alexander Betz, 2019. pdf
    • Correlation of Quantitative Motor and MR Imaging Data of the Brain in Huntington’s Disease via Machine Learning, Pascal Barallon, 2018.
    • The Entropy-Regularized Wasserstein Distance as a Metric for Machine Learning Based Post-Processing of Structural MR Images of the Brain, Juliane Braunsmann, 2018. pdf
    • Daten-Fitting auf Riemannschen Mannigfaltigkeiten mit Bézier-Flächen, Anna Helene Scholzen, 2018. pdf
    • Nichtlineare Regression auf Riemannsche Mannigfaltigkeiten, Mathias Duwe, 2018. pdf
    • Video-based ground surface estimation for automotive applications, Thomas Elsken, 2017.
    • Automatische Detektion von junction-associated intermittent lammelipodia (JAIL) in Mikroskopie-Videos von Endothelzellen, Stefan Nückel, 2016. pdf
    • Konvexe Krümmungsregularisierung für Linienmaße in drei Dimensionen, Bernd Mekes, 2016. pdf
    • Minimal Surfaces in Riemannian Manifolds with Application to Shape Spaces, Christian Amrhein, 2016. pdf
    • Effekt verschiedener Modelle für optischen Fluss auf das Superresolution-Problem, Felix Rehfeldt, 2015. pdf
    • Discretization via line measures for a curvature regularization framework, Daniel Tinius, 2015. pdf
    • Vector-Valued Multi-Bang Control for Linearised Elasticity, Carla Tameling, 2015. pdf
    • Optimierung von Formfunktionalen mit NCG und Quasi-Newton-Methoden, Jonas Wanka, 2015. pdf

Anforderungen an Bachelor- und Masterarbeit

Eine Bachelorarbeit gibt oft einen Forschungsartikel in eigenen Worten wider und ergänzt dabei insbesondere fehlende Argumente und Erklärungen, sodass das Verständnis des Forschungsartikels ersichtlich wird und die Arbeit auch als Einführung in das Thema für andere Bachelorstudenten genutzt werden könnte. Selbst kreierte Beispiele und Zeichnungen oder auch Übersichten über die Ergebnisse zusammen mit der Darstellung der eigenen Sicht auf die Ergebnisse (warum sind sie wichtig, wie sind sie zu interpretieren, wie hängen sie zusammen) können dabei helfen. Über den vereinbarten Forschungsartikel hinaus soll man auch verwandte Artikel raussuchen und sich einen Eindruck von ihnen verschaffen, damit man den Forschungsartikel in der Literatur einordnen kann. Für einen Eigenanteil über die bloße Ausarbeitung des Forschungsartikels hinaus gibt es verschiedene Möglichkeiten, z.B. die numerische Implementierung und Simulation eines Verfahrens, eine numerische Überprüfung eines theoretischen Resultats, eine kleine Verallgemeinerung eines theoretischen Resultats, ein Vergleich der Beweise im Forschungsartikel mit alternativen Beweisen aus anderen Artikeln etc.


Eine Masterarbeit kann wie eine Bachelorarbeit auf einem Forschungsartikel aufbauen, die Reproduktion des Forschungsartikels hat hier jedoch viel weniger Gewicht. Stattdessen wird ein substantieller Eigenanteil angestrebt mit neuen theoretischen und/oder numerischen Resultaten (die jedoch selbstverständlich nicht die Originalität und Schwierigkeit von Forschungsartikeln erreichen müssen).