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Prof. Hahn-Rigaud - Campus - FB Mathematik
Aktuelle Lehrveranstaltungen von Frau Prof. Hahn-Rigaud
Diese können direkt in Campus gefunden werden.
Sommersemester 2025
Folgende Lehrveranstaltungen werden regelmäßig angeboten
Inhalt der Vorlesung
In der Vorlesung werden die folgenden Themen erarbeitet:
- Modellierung praktischer Fragestellungen als Optimierungsprobleme
- Behandlung unrestringierter nichtlinearer Optimierungsprobleme (Optimalitätsbedingungen, Abstiegsverfahren, Newton-Verfahren, Newton-artige und Quasi-Newton-Verfahren, Globalisierung lokal konvergenter Verfahren, Ausgleichsprobleme)
- Einführung in die Restringierte Optimierung (Lineare Optimierung, Optimalitätsbedingungen)
- Ausgewählte numerische Verfahren fur nichtlineare restringierte Probleme
Voraussetzungen
Empfohlen: Analysis 1-2, LAAG 1-2 und Numerische Mathematik 1
Inhalt der Vorlesung
In der Vorlesung werden die folgenden Themen erarbeitet:
- Mathematische Formulierung praktischer Aufgabenstellungen in der Bildverarbeitung
- Theorie und Numerik relevanter Integraltransformationen (z.B. Fourier- und Wavelettransformation)
- Theorie und Numerik nichtglatter, konvexer Optimierung im Zusammenhang mit Aufgaben der Bildverarbeitung (z.B. totale Variation, direkte Methode der Variationsrechnung, Subdifferential, Proximalpunktverfahren, Splitting-Verfahren)
- Ausblick auf weitere Ansätze (z.B. PDE-basiert, Machine learning, etc.)
Voraussetzungen
Empfohlen: Numerische Mathematik 1
Inhalt der Vorlesung
In der Vorlesung werden die folgenden Themen erarbeitet:
- Mathematische Formulierung linearer inverser Probleme und Problematik der Schlecht-Gestelltheit
- Einführung der Verallgemeinerten Inversen
- Konzept der Regularisierung
- Theorie und Numerik konkreter Regularisierungsverfahren
- Anwendungsbeispiele
Voraussetzungen
Empfohlen: Analysis 1-2, LAAG 1-2, Numerische Mathematik 1
Es werden in unregelmäßigen Abständen Spezialvorlesungen und Seminare zu aktuellen Themen aus dem Bereich der Optimierung und inversen Probleme angeboten.
Abschlussarbeiten
Jahr | Titel |
2023 | Regularisierungsterme zum Lösen inverser Probleme basierend auf Wendlandkernen |
2023 | Sequentielle Unterraumoptimierung für Dynamische Tomographieprobleme |
2022 | Bestimmung der Orientierung von Fasern unter Verwendung der approximativen Inversen und des Strukturtensors |
2021 | Analytische Kompensation von Bewegungen in der CT-Parallelgeometrie |
Jahr | Titel |
2024 | Skalierbare ML-Modelle für die Lebensdauerprognose von Zerspanwerkzeugen (Betreuer: Gael Rigaud) |
2024 | Modellbasierte Lösung inverser Probleme mit Modellunsicherheit |
2024 | Feature Reconstruction from Undersampled MRI Data Using Neural Networks |
2023 | Compton Scattering Tomography Subject to Motion - a Bayesian Approach (Betreuer: Gael Rigaud) |
2023 | Reducing Limited Angle Artefacts for Imaging Concepts Combining Deep Learning and Microlocal Properties (Betreuer: Gael Rigaud) |
2022 | Training of an Appropriate Regularization Term in Medical Imaging Using Kernel Methods |
2022 | Netzwerkbasierte Regularisierung für zeitabhängige inverse Probleme |
Aufbauend auf den angebotenen Vorlesungen und Seminaren können Themen für Abschlussarbeiten vergeben werden.
Gerne können Sie sich über konkrete Themenvorschläge bei uns informieren.
Kontakt

Bernadette Hahn-Rigaud
Prof. Dr.Lehrstuhlleitung OIP
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- Frau Prof. Bernadette Hahn-Rigaud

Carola Stahl
Administration
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