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Wir sind Mathematik Münster

Wir wollen die Mathematik in Münster zu einem Forschungszentrum hoher internationaler Sichtbarkeit weiter ausbauen und mathematische Fragen von fundamentaler Bedeutung in Angriff nehmen. Dabei sehen wir die Mathematik als organisches Ganzes mit vielfältigen Querverbindungen.

Der Exzellenzcluster Mathematik Münster integriert die vier mathematischen Institute der Uni Münster (Mathematisches Institut, Institut für Analysis und Numerik, Institut für Mathematische Stochastik und das Institut für Mathematische Logik und Grundlagenforschung) und verbindet Forschung aus 16 Teildisziplinen der Mathematik in Münster. 

News von Mitgliedern und Gästen am Cluster

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Minikurs "Stochastic PDEs and Scaling Limits" jetzt online verfügbar

Vortragsreihe von Hendrik Weber am SLMath

Prof. Dr. Hendrik Weber, Investigator von Mathematics Münster, verbringt derzeit einen durch den Clay Senior Scholar Award geförderten Forschungsaufenthalt am Simons Laufer Mathematical Sciences Institute (SLMath) in Berkeley, USA. Im Rahmen des Einführungsworkshops "Kinetic Theory & Stochastic Partial Differential Equations" hat er einen Minikurs zu "Stochastic PDEs and Scaling Limits" gehalten. Die Videoaufzeichnungen sind nun verfügbar.

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"Nach Münster zu kommen, war einer der bedeutendsten Wendepunkte meiner akademischen Laufbahn"

Interview mit Shirly Geffen

Prof. Dr. Shirly Geffen arbeitet im Bereich der Operatoralgebren, insbesondere mit C*-Algebren. Seit 2024 hat sie eine permanente Professur an der Universität Münster inne. In diesem Interview erzählt sie, wie sie ihr Forschungsfeld entdeckt hat, wie ihr akademischer Weg sie von Israel nach Münster zu einer MATHRIX-Juniorprofessur geführt hat und was sie an der Mathematik besonders schön findet.

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Neue WiRe-Stipendiatin: Amra Hasečić

Wir freuen uns, Dr. Amra Hasečić als WiRe-Fellow am Exzellenzcluster Mathematik Münster begrüßen zu dürfen. Sie kommt ursprünglich aus Bosnien und Herzegowina und hat sich der Arbeitsgruppe von Mario Ohlberger als Postdoktorandin angeschlossen. Ihre Forschung konzentriert sich darauf, das Potenzial des maschinellen Lernens zur Vorhersage von Temperaturfeldern in Strömungen zu untersuchen, indem sie Daten aus vereinfachten Simulationen nutzt, die keine Strahlung berücksichtigen.