Exzellenzcluster 2044 - Mathematik Münster: Dynamik – Geometrie – Struktur (EXC 2044)

Laufzeit: 01.01.2026 - 31.12.2032 | 2. Förderperiode

Gefördert durch: DFG - Exzellenzcluster

Art des Projekts: DFG-Hauptprojekt koordiniert an der Universität Münster

ML-MORE: Maschinelles Lernen und Modellordnungs-Reduktion zur Vorhersage der Effizienz katalytischer Filter. TP 1: Modellreduktion (ML-MORE)

Laufzeit: 01.04.2020 - 31.12.2023

Gefördert durch: Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt

Art des Projekts: Beteiligung an einem bundesgeförderten Verbund

EXC 2044 - C2: Multi-scale phenomena and macroscopic structures

Laufzeit: 01.01.2019 - 31.12.2025 | 1. Förderperiode

Gefördert durch: DFG - Exzellenzcluster

Art des Projekts: Teilprojekt in DFG-Verbund koordiniert an der Universität Münster

Lokalisierte Reduzierte Basis Methoden für Parameteroptimierung bei partiellen Differentialgleichungen (LRB-Opt)

Laufzeit: 01.01.2019 - 30.06.2023

Gefördert durch: DFG - Sachbeihilfe/Einzelförderung

Art des Projekts: Gefördertes Einzelprojekt

Modellbasierte Abschätzung der Lebensdauer von gealterten Li-Batterien für die 2nd Life Anwendung als stationärer Stromspeicher (MALLi2)

Laufzeit: 01.01.2018 - 31.12.2021

Gefördert durch: Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt

Art des Projekts: Beteiligung an einem bundesgeförderten Verbund

Projekte

Kontakt

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Exzellenzcluster 2044 - Mathematik Münster: Dynamik – Geometrie – Struktur (EXC 2044) Laufzeit: 01.01.2026 - 31.12.2032 \| 2. Förderperiode Gefördert durch: DFG - Exzellenzcluster Art des Projekts: DFG-Hauptprojekt koordiniert an der Universität Münster
Mathematische Forschungsdateninitiative - TA2: Scientific Computing (MaRDI) Laufzeit: 01.10.2021 - 30.09.2026 \| 1. Förderperiode Gefördert durch: DFG - Nationale Forschungsdateninfrastruktur Art des Projekts: Teilprojekt in DFG-Verbund koordiniert außerhalb der Universität Münster
ML-MORE: Maschinelles Lernen und Modellordnungs-Reduktion zur Vorhersage der Effizienz katalytischer Filter. TP 1: Modellreduktion (ML-MORE) Laufzeit: 01.04.2020 - 31.12.2023 Gefördert durch: Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt Art des Projekts: Beteiligung an einem bundesgeförderten Verbund
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
EXC 2044 - C2: Multi-scale phenomena and macroscopic structures Laufzeit: 01.01.2019 - 31.12.2025 \| 1. Förderperiode Gefördert durch: DFG - Exzellenzcluster Art des Projekts: Teilprojekt in DFG-Verbund koordiniert an der Universität Münster
EXC 2044 - C4: Geometry-based modelling, approximation, and reduction Laufzeit: 01.01.2019 - 31.12.2025 \| 1. Förderperiode Gefördert durch: DFG - Exzellenzcluster Art des Projekts: Teilprojekt in DFG-Verbund koordiniert an der Universität Münster
Lokalisierte Reduzierte Basis Methoden für Parameteroptimierung bei partiellen Differentialgleichungen (LRB-Opt) Laufzeit: 01.01.2019 - 30.06.2023 Gefördert durch: DFG - Sachbeihilfe/Einzelförderung Art des Projekts: Gefördertes Einzelprojekt
pyMOR - Nachhaltige Software zur Modell-Ordnungs-Reduktion (pyMOR) Laufzeit: 01.03.2018 - 31.03.2022 Gefördert durch: DFG - Wissenschaftliche Literaturversorgung und Informationssysteme Art des Projekts: Gefördertes Einzelprojekt
Modellbasierte Abschätzung der Lebensdauer von gealterten Li-Batterien für die 2nd Life Anwendung als stationärer Stromspeicher (MALLi2) Laufzeit: 01.01.2018 - 31.12.2021 Gefördert durch: Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt Art des Projekts: Beteiligung an einem bundesgeförderten Verbund
Verbundprojekt 05M2016 - GlioMaTh: Gliomen, Mathematische Modelle und Therapieansätze - Teilprojekt 2 (GlioMaTh) Laufzeit: 01.12.2016 - 30.11.2019 Gefördert durch: Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt Art des Projekts: Beteiligung an einem bundesgeförderten Verbund