Person:Schindler, Felix Tobias

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Projekte

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 - 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
Mehrskalenanalyse von Zweiphasenströmungen in porösen Medien für eine große Klasse von Heterogenitäten Laufzeit: 01.03.2012 - 28.02.2013 Gefördert durch: DFG - Sachbeihilfe/Einzelförderung Art des Projekts: Gefördertes Einzelprojekt
Mehrskalenanalyse von Zweiphasenströmungen in porösen Medien für eine große Klasse von Heterogenitäten (Multi-scale) Laufzeit: 01.11.2009 - 31.12.2012 Gefördert durch: DFG - Sachbeihilfe/Einzelförderung Art des Projekts: Gefördertes Einzelprojekt

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