Multi-ITN STRIKE - Novel Methods in Computational Finance

Kurzbeschreibung - Abstract

The computational complexity of mathematical models employed in financial mathematics has witnessed a tremendous growth that requires the development of advanced numerical techniques appropriate for the most present-day applications in financial industry. Besides a series of internationally recognized researchers from academics, leading quantitative analysts from the financial industry also participate in this network. The challenge lies in the necessity of combining transferable techniques and skills such as mathematical analysis, sophisticated numerical methods and stochastic simulation methods with deep qualitative and quantitative understanding of mathematical models arising from financial markets. The main training objective is to prepare, at the highest possible level, young researchers with a broad scope of scientific knowledge, in particular computational finance, and to teach transferable skills, like social awareness which is very important in view of the recent financial crises. In this research training network our aim is to deeper understand complex nonlinear financial models and to develop effective and robust numerical schemes for solving problems arising from the mathematical theory of pricing financial derivatives and related financial products. This aim will be accomplished by means of financial modeling, mathematical analysis and numerical simulations, optimal control techniques and validation of models. Within the ITN Strike Network, the Chair of Scientific Computing in Würzburg is responsible of the investigation of new robust and efficient optimal control techniques for financial market models.


Projektpartner - Project Partners:
  • BU Wuppertal  (Matthias Ehrhardt), Applied Mathematics and Numerical Analysis, University of Wuppertal, Germany.
  • CU Bratislava  (Daniel Sevcovic), Department of Applied Mathematics and Statistics, Comenius University, Bratislava, Slovakia.
  • UP Valencia  (Lucas Jódar), Instituto de Matemática Multidisciplinar, Universitat Politècnica de València, Valencia, Spain.
  • U Rousse  (Lyuben G. Vulkov), Department of Numerical Analysis and Statistics, Ruse University Angel Kanchev, Ruse, Bulgaria.
  • ISEG Lisboa  (Maria do Rosario Grossinho), Instituto Superior de Economia e Gestão (ISEG), Lisbon, Portugal.
  • UA Zittau  ( Ljudmila Bordag), Fakultät Mathematik/Naturwissenschaften, Hochschule Zittau/Görlitz, Germany.
  • TU Wien   (Ansgar Jüngel), Institute for Analysis and Scientific Computing, TU Wien, Vienna, Austria.
  • TU Delft  (Kees Oosterlee), Delft Institute of Applied Mathematics (DIAM), TU Delft, The Netherlands.
  • U Greenwich   (Choi-Hong Lai), School of Computing and Mathematical Sciences, University of Greenwich, Greenwich, London, UK.
  • U Würzburg   (Alfio Borzi), Lehrstuhl für Mathematik IX (Chair Scientific Computing), University of Würzburg, Germany.
  • U Antwerp   (Karel in 't Hout), Department of Mathematics and Computer Science, University of Antwerp, Belgium.

Projektteam - Local Research Team:


Laufzeit: - Projekt period: 01.2013 - 12.2016

Förderinstitution - Funding institution: Marie Curie Actions, Initial Training Networks (ITN)

Genehmigungssumme - Funding amount: 3,6 Mio. € (Uni Würzburg: 225.000 €)

Genehmigungsdatum - Granting date: 10.2012

Förderkennzeichen - Funding number: 304617

Multi-ITN STRIKE Website: www.itn-strike.eu

ROENOBIO: Robuste Energie-Optimierung bei Gärprozessen in der Produktion von Biogas und Wein - ROENOBIO: Robust energy optimization of fermentation processes for the production of biogas and wine

Kurzbeschreibung - Abstract

Gärung spielt als grundlegender biochemischer Prozess in vielfältigen technologischen Prozessen eine herausragende Rolle. In diesem Projekt sollen Gärprozesse bei der Produktion von Biogas und Wein räumlich und zeitlich detailliert modelliert und simuliert werden. Durch die kombinierte Untersuchung der Biogas- und der Weinproduktion ist es möglich, Synergieeffekte zu nutzen, da die leichter kontrollierbare Weingärung als Prototyp für die komplexere Biogasgärung betrachtet werden kann. Die Modelle werden basierend auf einem gemeinsamen generischen Grundmodell entwickelt mit dem Ziel, die Prozesse v.a. hinsichtlich des thermischen Energieaufwands zu optimieren, wobei produktspezifische Aspekte wie Gasausbeute (Biogas) oder Aromaprofil (Wein) berücksichtigt werden. Damit gehört dieses Projekt zum Bedarfsfeld Klima/Energie der Hightech-Strategie der Bundesregierung.



Projektpartner - Project Partners:
  • Universität Trier  (Volker Schulz), FB IV, Mathematik, University of Trier, Germany.
  • Hochschule Geisenheim i.G.  (Kai Velten), Modellierung und Systemanalyse am Zentrum für Weinforschung und Verfahrenstechnologie der Getränke, University of Geisenheim, Germany.
  • JMU Würzburg   (Alfio Borzi), Lehrstuhl für Mathematik IX (Chair Scientific Computing), University of Würzburg, Germany.

Laufzeit: - Projekt period: 07.2013 - 06.2017

Förderinstitution: - Funding institution: Bundesministerium für Bildung und Forschung

Genehmigungssumme - Funding amount: 315.000,00 €

Genehmigungsdatum - Granting date: 06.2013

Förderkennzeichen - Funding number: 05M13WWA

Extraktion singulärer Merkmale und Artefaktreduktion in der dynamischen Bildgebung - Singular Feature Extraction and Artefact Reduction in Dynamic Imaging

Kurzbeschreibung - Abstract

Gegenstand des Projektes ist die Entwicklung einer Regularisierungstheorie für bildgebende Verfahren mit sich bewegendem Objekt. Das Hinzufügen der Zeitdimension führt im Unterschied zu klassischen statischen Verfahren auf unterbestimmte Probleme, es verändert die Natur des statischen Problems wie den Grad der Schlecht-Gestelltheit, die räumliche Auflösung oder führt zu unvollständigen Daten. Zunächst soll daher das dynamische Problem unter diesen Aspekten bei bekannter Bewegung mathematisch analysiert und geeignete Regularisierungsverfahren entwickelt werden. Die entsprechende Theorie soll darüber hinaus auf unbekannte Bewegungen erweitert werden, indem effiziente Verfahren zur Schätzung der Bewegung direkt aus den gemessenen Daten entwickelt werden.

Projektleiter - Project Manager: Prof. Dr. Bernadette Hahn

Laufzeit: - Projekt period: 06.2017 - 05.2020

Förderinstitution: - Funding institution: DFG

Genehmigungssumme - Funding amount: 154.700,00 €

Genehmigungsdatum - Granting date: 07.12.2016

Förderkennzeichen - Funding number: HA 8176/1-1

Vergangene Projekte - Past Projects