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 - 06.2016

Förderinstitution: - Funding institution: Bundesministerium für Bildung und Forschung

Genehmigungssumme - Funding amount: 240.000,00 €

Genehmigungsdatum - Granting date: 06.2013

Förderkennzeichen - Funding number: 05M13WWA

Entwicklung einer funktionellen 3D MR-basierten Diagnostik der intestinalen Obstruktion - Parallel Multigrid Imaging and Compressed Sensing for Dynamic 3D Magnetic Resonance Imaging

Kurzbeschreibung - Abstract

Aim of this project is to develop a dynamic 3D MR with high temporal and spatial resolution, to evaluate the impact of intus susception in an ex vivo model for the clinical outlet obstruction, and to validate these data by patient data. In this project techniques for the acquisition and reconstruction of 3D MR images will be developed. To this end, accelerated MR sequences will be developed by using parallel imaging and methods including prior knowledge (compressed sensing) as well as reconstruction techniques for these dynamic 3D MR images using multigrid schemes for clinical acceptable reconstruction times. This research work will be carried out promoting a joint interdisciplinary collaboration between the Institut für Mathematik, the Institut für Röntgendiagnostik, and the Klinik für Allgemein-, Viszeral-, Gefäß- und Kinderchirurgie, Universitaetsklinikum Würzburg.


Projektpartner - Project Partners:

Priv.-Doz. Dr. med. Christoph Isbert, Stellvertretender Klinikdirektor der Klinik & Poliklinik für Allgemein- und Viszeralchirurgie, Gefäß- und Kinderchirurgie, Universitätsklinikum Würzburg
Prof. Dr. Herbert Köstler, Institut für Röntgendiagnostik, Universität Würzburg
Prof. Dr. Alfio Borzì, Lehrstuhl für Wissenschaftliches Rechnen, Universität Würzburg

Laufzeit: - Projekt period: 01.2013 - 12.2015

Förderinstitution: - Funding institution: IZKF (Interdisziplinäres Zentrum für Klinische Forschung) der Universität Würzburg

Genehmigungssumme - Funding amount: 358.000 € gesamt (Anteil Borzì: 132.000 €)

Genehmigungsdatum - Granting date: 10.2012

Förderkennzeichen - Funding number: F-254

Sparse Control and Modeling of Multi-Agents systems

Kurzbeschreibung - Abstract

This project is aimed at studying the modeling, optimal control, and controllability problems for multi-agent systems. In recent years there has been a fast growing interest in defining and analyzing mathematical agents. The reason is that examples of networks of models of multiple interacting agents are ubiquitous: biological networks (genetic regulation, ecosystems); technological networks (Internet); economical networks (production and distribution networks, financial networks), and social networks (scientific collaboration networks, Facebook). Usually individual based models, described by suitable dynamical systems, constitute the basis for developing continuum descriptions of the agent distribution, governed by suitable partial differential equations.

Projektleiter - Project Manager: Prof. Dr. Alfio Borzì

Beteiligte Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler - Participating scientists: Dr. Marco Caponigro

Laufzeit: - Projekt period: 01.2016 - 12.2016

Förderinstitution: - Funding institution: Bayerisch-Französisches Hochschulzentrum (BFHZ)

Genehmigungssumme - Funding amount: 3.545,00 €

Genehmigungsdatum - Granting date: 15.01.2016

Förderkennzeichen - Funding number: FK42-15

Vergangene Projekte - Past Projects