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Kurzübersicht der Arbeitsgruppen
Geometrische Numerische Integration (GNI) (wurde 2012 aufgelöst)
Arbeitsgruppe 1
Fakultätsübergreifende Kurse in Computational Sciences
Die Unterrichtskommission für den Bachelor in 'Computational Sciences' evaluiert das Angebot an Vorlesungen und Kursen für die vier BSc Spezialisierungsrichtungen an der Universität Basel (Mathematik, Physik, Chemie und Biologie). Daneben gibt es aber andere Curricula und Studierende, die ebenfalls von fachübergreifenden Kursen in 'Computational Sciences' profitieren würden.
Diese Arbeitsgruppe nimmt Informationen zu typischen Anwendungen, Methoden und Hilfsmitteln in den verschiedenen Disziplinen/Fakultäten entgegen und unterbreitet, wenn nötig, Vorschläge zur Einführung von neuen fakultätsübergreifenden Kursen.
Mitglieder der AG1:
D. Maringer (Computational Management Science)
C. Tschudin (Computer Science)
Arbeitsgruppe 2
Geometrische Numerische Integration (GNI)
Viele Fragestellungen in den Naturwissenschaften lassen sich durch Hamilton'sche Bewegungsgleichungen beschreiben. Dabei repräsentiert die Hamiltonfunktion die Gesamtenergie des Systems, die entlang der exakten Lösung erhalten bleibt. Es erscheint natürlich, numerische Verfahren anzuwenden, die bekanntermassen die Gesamtenergie eines Sytems erhalten.
Ziel der Arbeitsgruppe GNI ist es, numerische Verfahren zu studieren, welche die geometrischen Eigenschaften (z.B. Gesamtenergie eines Systems) erhalten. Zu den Verfahren gehören unter anderem: ODEs und PDEs, Lie-Gruppen und Multi-symplectic Integratoren.
Diese Arbeitsgruppe wurde 2012 aufgelöst nach dem Weggang von D. Cohen.
Mitglieder AG2:
D. Cohen (Mathematik)
M. Meuwly (Chemie)
S. Bernèche (Bioinformatik)
Arbeitsgruppe 3
Grid Computing and Scientific Workflow Management
Grid Computing umfasst drei verschiedene Typen von Umgebungen, abhängig von der Art der geteilten Ressource. In Computational Grids werden CPU-Zyklen für rechenintensive Anwendungen in einer Netzwerkumgebung zur Verfügung gestellt. In Speicher-Grids werden Daten in weitverzweigten Netzwerken an geeigneten Stellen (Knoten) abgelegt. Service-Grids unterstützen automatisierte Anwendungen, die dem Unterhalt, der Sicherheit und allgemein dem Management von Sytemen dienen.
Workflow Management kommt zur Anwendung, wo sehr grosse Datenmengen in rechenintensiven Prozessen auf zum Teil verteilten Sytemen über lange Zeiträume abgearbeitet werden müssen.
Ziel dieser Arbeitsgruppe ist es, 'grid computing' zu studieren, optimieren und der wissenschaftlichen Gemeinschaft zur Verfügung zu stellen.
Mitglieder AG3:
H. Schuldt, C. Langguth (Computer Science)
T.Smith, N. Maire (Swiss Tropical and Public Health Institute)
M. Podvinec (Biozentrum)
Arbeitsgruppe 4
Wissenschaftliches Hochleistungs-Rechnen (High Performance Computing)
Rechnerarchitekturen mit hunderten oder gar tausenden von parallel operierenden Mikroprozessoren sind in den verganenen Jahren dank ihrer relativ tiefen Kosten zu einem beliebten und wichtigen Werkzeug der Wissenschaftsgemeinschaft geworden. Neuerdings werden auch Graphikprozessoren und weitere Rechner- sowie Speichereinheiten ins wissenschaftliche Hochleistungsrechen mit einbezogen.
Die Mitglieder dieser Arbeitsgruppe loten das Potential von neuen Chiparchitekturen im Bereich 'High-Performance Computing' (HPC) aus. Sie entwerfen neue HPC-Anwendungen und testen diese aus, entwickeln die zugehörige Software und unterrichten dieses zukunftsweisende Gebiet auf allen Stufen in Vorlesungen, Tutorials und Workshops.
Mitglieder AG4:
H. Burkhart, O. Schenk (USI Lugano) (Computer Science)
S. Goedecker (Computational Physics)
S. Bernèche (Biozentrum)
M. Müller (Meteorology)
Arbeitsgruppe 5
Wissenschaftliche Daten-Visualisierung und Bildanalyse
Diese Arbeitsgruppe bietet eine Platform zum Austausch von Ideen und Hilfsmitteln im Bereich der Bildanalyse sowie der wissenschaftlichen Daten-Visualisierung. Im Zentrum des Interesses stehen Fragen wie: Effiziente Datenspeicherung, das zeitnahe Prozessieren von Bild- daten, Bildrekonstruktion und die optimierte Interpretation von tief- sowie hochaufgelösten Bilddaten.
Die Gemeinsamkeiten in den verschiedenen Anwendungsgebieten reichen von der Zeitreihenanalyse räumlich verteilter Daten über multispektrale Datenanalyse und Mustererkennung bis zur Anwendung von digitalen Filtern und Bildsegmentierungs-Routinen. In der Geo-Informatik werden Daten aus Geo-Informationssystemen für die Umwelt- sowie die Wetter/Klimamodellierung aufbereitet und analysiert.
Mitglieder AG5:
P. Cattin (Medical Image Analysis Center, Medical Faculty)
P. Hunziker (Cardiology, Medical Faculty)
T. Vetter, V. Roth (Computer Science)
N. Kuhn (Physical Geography)
E. Parlow (Meteorology)
Arbeitsgruppe 6
Optimierungs-Methoden
'Optimal design', 'Optimal control' sowie das Parameter-Schätzen von Systemen, die mit Partiellen Differentialgleichungen (PDE) beschrieben werden, führen auf eine Klasse von Problemen, die unter dem Stichwort 'PDE-constrained optimization' zusammengefasst werden können. Sowohl Grösse wie auch Komplexität von diskretisierten PDEs bringen Optimierungs-Algorithmen an ihre Grenzen.
Anwendungen kommen aus der Biomedizin (Design künstlicher Herzen), der Astrophysik (Design von Plasma-Fusionssystemen mit kompressibler MHD) oder der Geophysik (sog. Helmholtz-Probleme). In der Oekonomie oder Statistik führen Fragen der Modell-Selektion resp. -Kalibrierung auf Optimierungstechniken, welche durch diskontinuierliche und multi-modale Definitionsbereiche charakerisiert sind.
Ziel dieser Arbeitsgruppe ist es, neue Wege der nicht-deterministischen Optimierung (inkl. heuristischer Ansätze) zu untersuchen resp. bereitzustellen.
Mitglieder AG6:
D. Maringer (Computational Management Science)
O. Schenk (Computer Science, USI/CSCS Lugano)
Arbeitsgruppe 7
Partielle Differentialgleichungen / Dynamiken von Reaktionsnetzwerken
Reaktionsnetzwerke beschreiben die Umwandlung von Substanzen (allg. Reaktanden) in kontinuierlich andauernden Reaktionen. Dies können z.B. chemische Reaktionen sein oder nukleare Reaktionen in heissen Plasmen. Mathematisch führt die Beschreibung solcher Reaktionsnetzwerke auf Systeme gewöhnlicher Differentialgleichungen (ODEs), deren Grösse durch die Anzahl der Reaktanden bestimmt wird. Da die Reaktionsgeschwindigkeiten über mehrere Grössenordnungen variieren können (sog. steife Systeme), kommen oft implizite Methoden zur Anwendung, die auf grosse Systeme von dünn besetzten linearen Gleichungen resp. Matrizen führen. Hier kommen dann Lösungsmethoden zur Anwendung, die von der Arbeitsgruppe für wissenschaftliches Hochleistungsrechnen (AG4) entwickelt wurden.
Die Beschreibung von Prozessen der Gas/Fluiddynamik in Astronomie, Meteorologie oder der Biomedizin führt häufig auf Systeme partieller Differentialgleichungen (PDEs). Von den numerischen Mathematikern an der Uni Basel werden neue Ansätze entwickelt, bereitgestellt und getested, wie man solche Systeme effizient lösen kann. Wichtig ist dabei die Frage, welche Probleme besser mit Euler'schen-Methoden oder mit Lagrange-Methoden angegangen werden sollen, ggf auf adaptiven Grids. Adaptive-Grids und insbesondere Sub-Grid-Schemata, welche die räumliche Auflösung hinreichend klein halten um akkurate Lösungen zu erhalten, stellen die Verbindung zur Arbeitsgruppe für wissenschaftliches Hochleistungsrechnen (AG4) her.
Wissenschaftliche Ziele dieser Arbeitsgruppe:
- Identifizierung von Optimierungsschranken in PDE-Simulationscodes,
- Diskussion von Software-Ansätzen zur Ueberwindung dieser Schranken, und
- Anwendung der verbesserten Techniken z.B. auf Magneto-Hydrodynamiken oder Helmholz-Probleme.
Mitglieder AG7:
M. Grote (Mathematics)
M. Meuwly (Chemistry)
O. Schenk (Computer Science, USI Lugano)
M. Liebendoerfer (Astrophysics)
F.-K. Thielemann (Astrophysics)
Arbeitsgruppe 8
Wahrscheinlichkeitstheorie und Stochastische Methoden
Fortschritte in Rechnerleistung und effizienter Programmierung haben dazu geführt, dass sowohl statistische wie auch stochastische Modelle und Analysemetoden in allen Bereichen der Wissenschaften weite Verbreitung gefunden haben. Die Mitglieder dieser Gruppe tragen entweder selber aktiv zur Entwicklung neuer Verfahren resp. Modelle bei, oder sie sind als Anwender spezialisiert auf gewisse Bereiche.
Die Ziele dieser Arbeitsgruppe sind:
- den Austausch von Wissen zwischen Entwicklungs- und Anwendergruppen zu fördern und insbes. auch den Austausch von Methoden oder Algorithmen zu erleichtern;
- die Ausbildung in diesen Bereichen zu födern und koordinieren, und
- für die Verbreitung dieser Methoden innerhalb des CCCS zu sorgen; insbesondere mittels der CCCS-Seminare sowie der Veranstaltung von Kursen oder Workshops.
Mitglieder AG8:
C. Kleiber (Statistics)
M. Meuwly (Chemistry)
M. Grote (Mathematics)
T. Vetter (Computer Science)
E. van Nimwegen (Biozentrum)
Arbeitsgruppe 9
Protein Struktur & Dynamik
Struktur und Dynamik von Proteinen sind auf's Engste mit deren physiologischen Funktionen verknüpft. Um besser zu verstehen, wie Proteine funktionieren, ist es nötig, ihre räumliche Organisation zu charakterisieren, die Beziehungen zwischen Proteinfamilien zu identifizieren, und sowohl ihre isolierten Dynamiken wie auch deren aggregierte Eigenschaften zu kennen. Dabei spielen Engergie- oder Bewertungsfunktionen eine zentrale Rolle. Das Studium und die Simulation von Proteinen auf verschiedenen Zeit- und Längenskalen ist wichtig. Eben so wichtig ist die Zusammenführung von disparaten oder komplementären Ebenen der Beschreibung von Protein-Struktur und Dynamik. Die Kombination von atomistischen Simulationen von Proteinen mittels sequenzbasierter Methoden, welche auch evolutive Information in Genen oder Genomen berücksichtigt, kann zu ganz neuen Einsichten im Bereich von Sequenz-Struktur-Funktion führen.
Ziel dieser Arbeitsgruppe ist es, atomistische Beschreibungen (force field descriptions) von Protein-Struktur und Dynamik mit globalen Beschreibungen (coarse grained ways) zu verbinden.
Mitglieder AG9:
S. Bernèche, T. Schwede (Biozentrum)
M. Meuwly (Chemistry)
S. Goedecker (Physics)