Universität Münster
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Parametrized optimal control and transport-dominated problems: Reduced basis methods, nonlinear reduction strategies and data driven surrogates

Grunddaten zum Promotionsverfahren

Promotionsverfahren erfolgt(e) an: Promotionsverfahren an der Universität Münster
Zeitraum: 01.01.2021 - 19.12.2024
Status: abgeschlossen
Promovend*in: Kleikamp, Hendrik
Promotionsfach: Mathematik
Abschlussgrad: Dr. rer. nat.
Form der Dissertationsschrift: monographisch
Verleihender Fachbereich: Fachbereich 10 - Mathematik und Informatik
Betreuer*innen: Ohlberger, Mario
Gutachter*innen: Ohlberger, Mario; Breiten, Tobias
Zugehörigkeiten der externen Gutachter*innen: Technische Universität Berlin (TU Berlin)

Promovend*in an der Universität Münster

Kleikamp, Hendrik
Professur für Angewandte Mathematik, insbesondere Numerik (Prof. Ohlberger)

Betreuung an der Universität Münster

Ohlberger, Mario
Professur für Angewandte Mathematik, insbesondere Numerik (Prof. Ohlberger)
Center for Data Science and Complexity (CDSC)

Begutachtung an der Universität Münster

Ohlberger, Mario
Professur für Angewandte Mathematik, insbesondere Numerik (Prof. Ohlberger)

Projekte in denen das Promotionsverfahren erfolgt(e)

Exzellenzcluster 2044 - Mathematik Münster: Dynamik – Geometrie – Struktur (EXC 2044)
Laufzeit: 01.01.2019 - 31.12.2025 | 1. Förderperiode
Gefördert durch: DFG - Exzellenzcluster
Art des Projekts: DFG-Hauptprojekt koordiniert an der Universität Münster

Publikationen im Promotionsverfahren entstanden

Two-stage model reduction approaches for the efficient and certified solution of parametrized optimal control problems
Kleikamp, Hendrik; Renelt, Lukas (2025)
In: Journal of Scientific Computing, 104(78). doi:10.1007/s10915-025-02988-w
Forschungsartikel (Zeitschrift) | Veröffentlicht
Adaptive Model Hierarchies for Multi-Query Scenarios
Kleikamp, Hendrik; Ohlberger, Mario (2025)
In: Körner, Andreas; Kugi, Andreas; Kemmetmüller, Wolfgang; Deutschmann-Olek, Andreas; Steinböck, Andreas; Hartl-Nesic, Christian; Jadachowski, Lukasz Piotr (Hrsg.), MATHMOD 2025 - Discussion Contribution Volume, 15-16. Wien: ARGESIM Verlag. doi:10.34726/9007
Forschungsartikel in Sammelband (Konferenz) | Peer reviewed | Veröffentlicht
Application of Deep Kernel Models for Certified and Adaptive RB-ML-ROM Surrogate Modeling
Wenzel, Tizian; Haasdonk, Bernard; Kleikamp, Hendrik; Ohlberger, Mario; Schindler, Felix (2024)
In: Lirkov, I.; Margenov, S. (Hrsg.), Large-Scale Scientific Computations, 117-125. Cham: Springer Nature. doi:10.1007/978-3-031-56208-2_11
Forschungsartikel in Sammelband (Konferenz) | Peer reviewed | Veröffentlicht
Model Reduction and Learning for PDE Constrained Optimization
Ohlberger, M.; Banholzer, S.; Haasdonk, B.; Keil, T., Kleikamp, H.; Mechelli, L.; Oguntola, M;, Schindler,F.; Volkwein, S.; Wenzel, T. (2023)
In: Oberwolfach Reports, 13/2023. doi:10.4171/OWR/2023/13
Abstract in Fachzeitschrift (Konferenz) | Peer reviewed | Veröffentlicht
A new certified hierarchical and adaptive RB-ML-ROM surrogate model for parametrized PDEs
Haasdonk B, Kleikamp H, Ohlberger M, Schindler F, Wenzel T (2023)
In: SIAM Journal on Scientific Computing, 45(3), A1039-1065. doi:10.1137/22M1493318
Forschungsartikel (Zeitschrift) | Peer reviewed | Veröffentlicht
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