Nichtlineare statistische inverse Probleme mit zufälligen Beobachtungen (A04)

• Fachliche Zuordnung: Mathematik
• Förderung: Förderung seit 2017
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 318763901

Dieses Projekt beschäftigt sich mit nichtlinearen statistischen inversen Problemen. Ziel ist es, die funktionale Abhängigkeit zwischen beobachteten Kovariaten und intrinsischen (nicht beobachteten) Parametern eines Systems zu schätzen, wobei das System durch ein spezifisches Modell, z.B. eine Differentialgleichung, bis auf die Parameter bekannt ist. Als Anwendungsfeld werden mechanistische Modelle aus der Pharmakokinetik betrachtet. Frequentistische sowie Bayes'sche nichtparametrische Schätzer werden entwickelt und deren effiziente Berechnung und Unsicherheitsquantifizierung untersucht.

• DFG-Verfahren: Sonderforschungsbereiche
• Teilprojekt zu: SFB 1294: Datenassimilation – Die nahtlose Verschmelzung von Daten und Modellen
• Internationaler Bezug: Frankreich
• Antragstellende Institution: Universität Potsdam
• Teilprojektleiter: Professor Dr. Gilles Blanchard, bis 6/2021; Professor Dr. Wilhelm Huisinga; Professor Dr. Han Cheng Lie, seit 7/2021; Professor Dr. Markus Reiß