Global Challenges for Women in Math Science
Das Programm "Global Challenges for Women in Math Sciences" fördert Mathematikerinnen. Es zeigt, wie exzellent Frauen in der Mathematik sind und unterstützt die Entwicklung internationaler Kontakte und Kooperationen. Die Fakultät für Mathematik finanziert das Programm. Es gibt zwei Kategorien mit jeweils unterschiedlichen Stufen.
Achievement Awards
Die besten Mathematik-Studentinnen im Bachelor- and Masterstudium erhalten durch Global Challenges for Women in Math Sciences jedes Jahr Preise in Form von finanzieller Unterstützung, um sich mathematisch weiterzubilden und ihre Forschungsergebnisse zu präsentieren.
Die Achievement Awards basieren auf den Noten der Studentinnen. Das Servicebüro Studium ermittelt die Gewinnerinnen. Die ausgewählten Studentinnen für die Achievement Awards kontaktieren wir jedes Jahr im November.
Bachelor
Die besten Bachelor-Studentinnen des Jahrgangs erhalten:
- im ersten Jahr ein Buch und Software
- im zweiten Jahr einen Software-Kurs
- im dritten Jahr die Vergütung für eine internationale Summer School für Bachelor-Studierende
MasterDie besten Master-Studentinnen des Jahrgangs erhalten:
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Entrepreneurial Awards
Jährlich vergeben wir im Rahmen des Programms Global Challenges for Women in Math Science außerdem die Entrepreneurial Awards an weibliche und männliche Dozierende. Doktorand*innen können sich für das Junior-Level, Postdocs, Professor*innen und andere Fakultätsmitglieder für jeweils geeignete Junior- und Senior-Preise bewerben. Die Preise, die sich an männliche, weibliche und diverse Bewerber*innen richten, sind mit "m/f/d" gekennzeichnet.
Junior Entrepreneurial Awards
Doktorand*innen können sich um folgende Preise bewerben:
- Präsentation von Forschungsergebnissen auf einer internationalen Konferenz
- Forschungsaufenthalt an einer internationalen Einrichtung
- Forschungsaufenthalt am TUM Zentrum für Mathematik
- Einladung einer Mathematikerin zu einem kurzen Forschungsaufenthalt an der TUM Fakultät für Mathematik für maximal einen Monat (m/f/d)
- Finanzielle Unterstützung für eine internationale Doktorandin (m/f/d)
- Organisation von und Beteiligung an wissenschaftlichen Online-Veranstaltungen
Senior Entrepreneurial Awards
Postdocs, Professor*innen und andere Fakultätsmitglieder können sich um diese Preise bewerben:
- Forschungsaufenthalt an einer internationalen Einrichtung (max. 2 Monate)
- Einladung einer Mathematikerin zu einem kurzen Forschungsaufenthalt an der TUM Fakultät für Mathematik für maximal zwei Monate (m/f/d)
- Finanzielle Unterstützung für die Bewerbung bei einer internationalen Granting Agency
- Organisation eines Workshops für Mathematikerinnen (m/f/d)
- Organisation von und Beteiligung an wissenschaftlichen Online-Veranstaltungen
Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung für die Entrepreneurial Awards des Programms Global Challenges for Women in Math Science. Senden Sie Ihre Unterlagen per E-Mail an Prof. Claudia Czado.
Bewerbung
Dokumente
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BewerbungsschlussBitte bewerben Sie sich bis 1. Februar 2023. |
BeschreibungDetaillierte Projekt-Beschreibung im Antrag von 2017 |
Women in Math Science stellen sich vor
Lernen Sie unsere Gewinnerinnen der Entrepreneurial and Achievement Arwards und ihre Forschungsprojekte kennen.
Dr. Alexandra Neamtu, TUM Fakultät für Mathematik
"Ich untersuche dynamische Eigenschaften und das Langzeitverhalten stochastischer Differentialgleichungen. Dieser moderne Forschungsgegenstand macht es möglich, komplizierte Systeme aus den Natur-, Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften zu modellieren und vorherzusagen, ob ein bestimmtes Phänomen eintritt.
Dabei dienen stochastische Gleichungen dazu, die Übergänge der Zustände eines physikalischen Systems zu beschreiben - zum Beispiel den Wechsel zwischen Eis- und Warmzeiten auf der Erde, Strömungen und Wellen in einem Ozean oder die Entwicklung eines Aktienkurses. Um Vorhersagen zu treffen, wird der Zufall geeignet quantifiziert und mit mathematischen Methoden berechnet.
Wir betrachten zufällige dynamische Systeme, die durch Gaußsche Prozesse mit zeitlichem Gedächtnis getrieben werden, zum Beispiel die fraktale Brownsche Bewegung. Die ersten Ergebnisse haben wir im Preprint "Rough center manifolds" veröffentlicht und ich stelle sie im Mai 2019 auf der SIAM Conference on Applications of Dynamical Systems in Snowbird, USA, vor. Die Förderung nutze ich für die Reise."
Carolin Loos, Helmholtz Zentrum München
"In meiner Forschung entwickle ich ein Framework zur mathematischen Modellierung, das es ermöglicht, die Variabilität zwischen einzelnen Zellen zu berücksichtigen. Es kombiniert flexible statistische Modelle mit A-priori-Informationen über zelluläre Signalwege. Damit haben wir bereits erfolgreich die Schmerzsensibilisierung in primären sensorischen Neuronen untersucht.
Mit dem Entrepreneurial Award 2018 konnte ich mich im Sander Lab des cBio Center, der Harvard Medical School und des Dana-Farber Cancer Institute in Boston aufhalten. Dort konnte ich für meine zukünftigen Forschungen wertvolle Erfahrungen sammeln und ein Netzwerk aufbauen. Außerdem nahm ich an der 26. Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB) in Chicago teil, wo ich zwei Vorträge hielte."
Dantong Wang, Helmholtz Zentrum München
"In biologischen Modellen gibt es normalerweise mehrere Parameter, die geschätzt werden müssen. In den meisten Fällen unterscheiden sich diese Parameter für verschiedene Zellen. Das heißt, sie sind keine Konstanten, sondern Verteilungen. Daher habe ich in meinem Projekt eine sogenannte Mixed-Effect-Modellierungsmethode verwendet, um diese Variabilität zu erfassen.
Darüber hinaus sind weitere Methoden erforderlich, um diese Parameter durch das Modell zu verbreiten - meistens nichtlinear. Ich habe Sigma-Point-Methoden sowie auf Stichproben basierende Methoden implementiert, um die Verteilungen zu approximieren. Die Genauigkeit und die Rechenzeit dieser Methoden vergleiche ich anhand mehrerer Toy-Modelle und eines Modells für biologische Wege - das JAK/STAT-Modell."
Dr. Diana Conache, TUM Fakultät für Mathematik
"Mit dem Award aus dem Program "Global Challenges for Women in Math Science" möchte ich Prof. Dr. Arnaud le Ny in Paris besuchen. In unserem Projekt beschäftigen wir uns mit einseitigen stochastischen Beschreibungen von Modellen der statistischen Mechanik, die eine zweiseitige stochastische Beschreibung haben.
Das Projekt baut auf einer Arbeit von Prof. le Ny, die Modelle mit weitreichenden Interaktionen erforscht, und einem im vergangenen Jahr mit meinem ehemaligen TUM-Kollegen Stein Andreas Bethuelsen veröffentlichten Artikel auf. In dieser Arbeit, "One-sided continuity properties for the Schonmann projection", untersuchen wir einseitige Eigenschaften eines renormalisierten Ising-Modells. 2018 nutzte ich meinen "Entrepreneurial Award", um die Ergebnisse des Papers auf den "Stochastic Days" in Freiburg zu präsentieren, dem größten Stochastik-Treffen in Deutschland."
Dr. Anette Moeller, TU Clausthal
"In der Wettervorhersage erzeugen üblicherweise Ensemble-Vorhersagesysteme (EPS) Wahrscheinlichkeitsprognose-Ensembles. Dabei ist jedes Ensemble-Mitglied die Ausgabe eines numerischen Wettervorhersagemodells (NWP-Modell). Statistische Nachverarbeitungsmodelle verbessern dabei die Zuverlässigkeit der Vorhersage.
In unserem Forschungsprojekt entwickeln wir neue, datengetriebene Modelle und untersuchen dabei die Abhängigkeitsstruktur zwischen Wettervariablen und ihren Ensemblevorhersagen mit sogenannten Vine-Copulas. Wir haben bereits ein Modell für verbesserte Temperaturvorhersagen entwickelt und planen jetzt solche zur Vorhersage von Windgeschwindigkeit und Niederschlag unter räumlichen oder zeitlichen Abhängigkeiten oder extremer Wetterereignisse.
Die Förderung durch den Entrepreneurial Award des Programms "Global Challenges for Women in Math Science" nutzten wir, um vor Ort mit der Forschungsgruppe von Claudia Czado an der TUM zusammenzuarbeiten. Darüber hinaus hielt ich 2018 auf zwei Konferenzen Vorträge über unser Projekt."
Dr. Judith Cerit, TUM Fakultät für Mathematik
"Wir untersuchen, wie sich in einer Population von Tumorzellen eine Resistenz gegen ein DNA-schädigendes Antikrebsmedikament entwickelt. Dazu nutzen wir ein hybrides mathematisches Modell - also ein Modell, das zwei unterschiedliche Modellierungsansätze kombiniert: ein agentenbasiertes Modell und partielle Differentialgleichungen. Dazu implementieren wir das Modell numerisch und führen Simulationen durch, um die Bedingungen zu untersuchen, die zu Widerständen führen.
Da dieser Ansatz auf Einzelzellen basiert, können wir genau verfolgen, wie sich jede einzelne Zelle zeitlich und räumlich verhält. Dies hat uns dazu veranlasst, den Widerstand sowohl auf Einzel- als auch auf Bevölkerungsebene zu untersuchen. Da das Modell räumlich eindeutig ist, konnten wir aufzeigen, was für eine wichtige Rolle die Mikroumgebung eines Tumors bei der Resistenz-Entwicklung spielt.
Mit der Förderung durch den Entrepreneurial Award besuche ich das Moffitt Cancer Research Center in Tampa, Florida, um das Projekt fortzuführen und hoffentlich zu publizieren."
Katherina von Dichter, TUM Department of Mathematics
"Das Hauptthema meines Projekts sind geometrische Ungleichungen für konvexe Kompaktmengen. Konvexität tritt in vielen Bereichen der Mathematik auf - etwa in der linearen Programmierung, der Wahrscheinlichkeitstheorie, der Funktionsanalyse, den partiellen Differentialgleichungen, der Informationstheorie und der Geometrie von Zahlen. Zum Beispiel sind Dichtefunktionen wichtiger Wahrscheinlichkeitsmaße (wie Gaußsche, exponentielle oder Gleichverteilung) logarithmisch konkave Funktionen.
Obwohl Konvexität eine einfach zu formulierende Eigenschaft ist, besitzen konvexe Körper eine überraschend reiche Struktur. Die Erforschung geometrischer Ungleichungen findet nicht nur in der konvexen Geometrie statt, sondern breitet sich auch auf eine Vielzahl von benachbarten Gebieten aus, wie der Computational Geometry, Banach Space Theory oder Asymptotic Geometric Analysis. Alle Bereiche, in denen Berechnungen mit hochdimensionalen Datensätzen wie Biologie, Physik, Astronomie und Meteorologie, durchgeführt werden, können von den Anwendungstechniken profitieren, die aus diesem Ergebnis abgeleitet werden."
Lea Schuh, TUM Fakultät für Mathematik
"Melanome sind Krebserkrankungen der pigmentierten Hautzellen. Etwa 80 Prozent der Patienten erleiden einen Rückfall nach einer zuerst erfolgreichen Therapie - hierbei überleben einige Zellen und entwickeln eine Resistenz gegen das angewandte Medikament. Dies wiederum führt zu unkontrolliertem Zellwachstum. Anhand mathematischer Modelle versuchen wir, die Mechanismen zu verstehen, welche zu Therapie-Resistenz in Melanomzellen führen.
Der ''Global Challenges for Women in Math Science Award 2019" ermöglicht es, mir meine Kollaborationspartner an der University of Pennsylvania in Philadelphia, USA, zu besuchen, damit ich dieses Projekt weiterführen kann."
Dr. Lexuri Fernandez, TUM Fakultät für Mathematik
"Durch die höhere Lebensqualität in Industrie- und Entwicklungsländern ist die Lebenserwartung der Bevölkerung in den letzten Jahrzehnten gestiegen. Daran muss der Versicherungssektor seine Geschäftspläne anpassen, indem er die menschliche Sterblichkeit untersucht und somit das Risiko analysiert. In unserem Projekt wollen wir - Pierre Devolder, Lexuri Fernández und Donation Hainaut - die Sterblichkeitsrate mathematisch modellieren.
Unser vorangehendes Forschungsprojekt "Stochastic Mortality in a Lévy Process Framework and Application to Longevity Products" stellte ich auf dem 31. Internationalen Kongress der Versicherungsmathematiker (ICA CIA) in Berlin vor. Dazu nutzte ich den Entrepreneurial Award 2018."
Lisa Amrhein, Helmholtz Zentrum München
"Ich interessiere mich für die Identifizierung klonaler Heterogenität in Krebsgeweben, hauptsächlich bei der Akuten Myeloischen Leukämie (AML). Dabei konzentriere ich mich auf die statistische Analyse und Parametrisierung der transkriptionellen Heterogenität von mRNA-Seq aus kleinen Zellgruppen.
Ich habe 2018 den Entrepreneurial Award erhalten und dazu genutzt, an der Konferenz für Einzelzellbiologie „Single Cell Biology“ in Hinxton, Großbritannien, teilzunehmen. Dort präsentierten Biologen, Methoden-Entwickler und Modellierer ihre Arbeit zur Einzelzellbiologie. Bei den Poster-Sessions hatte ich die Gelegenheit, mein Poster zu "Wahrscheinlichkeitsverteilungen für scRNA-Seq Daten" vorzustellen und mit vielen interessierten Kollegen zu diskutieren.
Mit dem anderen Teil werde ich am Symposium "Single Cells: Technology to Biology" im Februar 2019 in Singapur teilnehmen und dort ein Poster zum Thema "Stochastic Profiling für mRNA-Sequenzierungsdaten" präsentieren."
Luciana Dalla Valle, University of Plymouth
"Feinstaubbelastung ist ein wichtiger Indikator für die globale Gesundheit. Daher ist es wichtig, diesen Luftschadstoff genau zu modellieren und zu schätzen - insbesondere in Gebieten mit starker Luftverschmutzung wie China und seinen großen Städten wie Peking.
In unserem Projekt entwickeln wir eine flexible multivariate Methodik, um Feinstaub und Luftverschmutzung in Peking genau zu modellieren und vorherzusagen.
Mit dem Award konnte ich am TUM Zentrum für Mathematik mit Professorin Claudia Czado zusammen forschen. Die Arbeit ist grundlegend für das Paper "A Bayesian Nonlinear State Space Copula Model to Predict Air Pollution in Beijing", das wir einer internationalen Top-Zeitschrift für Statistik vorgelegen."
Sarah Braun, Master-Absolventin der Fakultät für Mathematik
"Ich erhielt im Laufe meines Studiums mehrmals den Achievement Award des Programms Women in Math Science. Das Preisgeld unterstütze mich unter anderem dabei, zwei Studienaufenthalte im Ausland zu finanzieren und Fachliteratur anzuschaffen.
Vor allem aber honoriert und belohnt die Auszeichnung die eigenen wissenschaftlichen Leistungen. Das stärkte mein Selbstvertrauen und spornte mich an, nach dem Studium den Weg in die Promotion einzuschlagen."
Susanne Pieschner, Helmholtz Zentrum München
"In meiner Doktorarbeit entwickle ich stochastische dynamische Modelle für heterogene molekularbiologische Systeme. Dabei arbeite ich an der effizienten Parameterschätzung für solche Modelle. Ziel ist es, dynamische intrazelluläre Prozesse besser zu verstehen, zum Beispiel die Translationskinetik nach der mRNA-Transfektion.
Mit dem Geld vom Entrepreneurial Award 2018 habe ich am DYNSTOCH-Meeting in Porto, Portugal, teilgenommen, wo ich einen Vortrag mit dem Titel "Bayesian Inference for Diffusion: Using Higher-Order Approximations for Transition Densities" hielt. Zudem präsentierte ich auf der ISMB und dem ISCB Student Council Symposium in Chicago, USA, ein Poster mit dem Titel "Modelling mRNA Transfection Using Diffusion Processes". Dort erhielt ich einen "Outstanding Poster"-Award."
Yiyao Chen, Klinik und Poliklinik für Nuklearmedizin
"Viele Krebs-Risiko-Modelle sind aus Daten früherer klinischer Studien konstruiert und dienen dazu, die Wahrscheinlichkeit von Krebs für künftige Proben vorherzusagen. Die Fähigkeit, effektive Vorhersagen für verschiedene neue Proben zu treffen, ist ein Schlüsselmaß für die Modell-Leistung, das nur durch externe Validierung bewertet werden kann. Daher ist die externe Validierung ein wesentlicher Schritt bei der Entwicklung eines Krebs-Risiko-Modells.
Um besser zu verstehen, was in Validierungsexperimenten passiert, wenn die Trainings- und Testproben ähnlich sind, führen wir eine neue Validierungsmethode ein. Diese ermöglicht es, die Ähnlichkeit zwischen den Proben zu quantifizieren und in die Analyse einzubeziehen, die von der zufälligen Inferenztheorie inspiriert ist. Dieser Ansatz beseitigt die Unzulänglichkeiten aktueller Methoden in diesem Bereich, die die Heterogenität zwischen Datensätzen ignorieren. Somit können wir die Ergebnisse besser interpretieren.
Den Entrepreneurial Award nutze ich für den 62nd International Statistical Institute (ISI) World Statistics Congress, bei dem ich mein Projekt vorstellen und diskutieren möchte."
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News
Department Kolloquium Winter 2023/24
Department, Kolloquium |
Vortragstermin: Mittwoch, den 15. November 2023
Uhrzeit: 14:30 bis 15:30 Uhr:
Sprecher: Akram Aldroubi, Vanderbilt University
Organisator:innen:
Dynamical Sampling and Frames
Akram Aldroubi, Vanderbilt University: 14:30 bis 15:30 Uhr
Dynamical sampling is a term describing an emerging set of problems related to recovering signals and evolution operators from space-time samples. For example, consider the abstract IVP in a separable Hilbert space H: (0.1) ( u˙(t) = Au(t) + F(t) u(0) = u0, t ∈ R+, u0 ∈ H, where t ∈ [0,∞), u : R+ → H, ˙u : R+ → H is the time derivative of u, and u0 is an initial condition. When, F = 0, A is a known (or unknown) operator, and the goal is to recover u0 from the samples {u(ti , xj )} on a sampling set {(ti , xj )}, we get the so called space-time sampling problems. If the goal is to identify the operator A, or some of its characteristics, we get the system identification problems. If instead we wish to recover F, we get the source term problems. In this talk, I will present an overview of dynamical sampling, and some new results.
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