Podcasts about numerische mathematik

This is one of two conversations which Gudrun Thäter recorded alongside the conference Women in PDEs which took place at our Department in Karlsruhe on 27-28 April 2017. Maria Lopez-Fernandez from the University La Sapienza in Rome was one of the seven invited speakers. She got her university degree at the University of Valladolid in Spain and worked as an academic researcher in Madrid and at the University of Zürich. Her field of research is numerical analyis and in particular the robust and efficient approximation of convolutions. The conversation is mainly focussed on its applications to wave scattering problems. The important questions for the numerical tools are: Consistency, stability and convergence analysis. The methods proposed by Maria are Convolution Quadrature type methods for the time discretization coupled with the boundary integral methods for the spatial discretization. Convolution Quadrature methods are based on Laplace transformation and numerical integration. They were initially mostly developed for parabolic problems and are now adapted to serve in the context of (hyperbolic) wave equations. Convolution quadrature methods introduce artificial dissipation in the computation, which stabilzes the numerics. However it would be physically more meaningful to work instead with schemes which conserve mass. She is mainly interested in fast algorithms with reduced memory requirements and adaptivity in time and space. The motivational example for her talk was the observation of severe acoustic problems inside a new building at the University of Zürich. Any conversation in the atrium made a lot of noise and if someone was speaking loud it was hard to understand by the others. An improvement was provided by specialised engineers who installed absorbing panels. From the mathematical point of view this is an nice application of the modelling and numerics of wave scattering problems. Of course, it would make a lot of sense to simulate the acoustic situation for such spaces before building them - if stable fast software for the distribution of acoustic pressure or the transport of signals was available. The mathematical challenges are high computational costs, high storage requirements and and stability problems. Due to the nonlocal nature of the equations it is also really hard to make the calculations in parallel to run faster. In addition time-adaptive methods for these types of problems were missing completely in the mathematical literature. In creating them one has to control the numerical errors with the help of a priori and a posteriori estimates which due to Maria's and others work during the last years is in principle known now but still very complicated. Also one easily runs into stability problems when changing the time step size. The acoustic pressure distribution for the new building in Zürich has been sucessfully simulated by co-workers in Zürich and Graz by using these results together with knowledge about the sound-source and deriving heuristic measures from that in order to find a sequence of time steps which keeps the problem stable and adapt to the computations effectively. There is a lot of hope to improve the performance of these tools by representing the required boundary element matrices by approximations with much sparser matrices. References M. López Fernández, S. Sauter: Generalized Convolution Quadrature with Variable Time Stepping. Part II: Algorithm and Numerical Results. Applied Numerical Mathematics, 94, pp. 88 - 105 (2015) M. López Fernández, S. Sauter: Generalized Convolution Quadrature based on Runge-Kutta Methods. Numerische Mathematik, 133 (4), pp. 734 - 779 (2016) S. Sauter, M. Schanz: Convolution Quadrature for the Wave Equation with Impedance Boundary Conditions. Journal of Computational Physics, Vol 334, pp. 442 - 459 (2017) Podcasts T. Arens: Lärmschutz, Gespräch mit S. Ritterbusch im Modellansatz Podcast, Folge 16, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2014. F. Sayas: Acoustic Scattering, Conversation with G. Thäter in the Modellansatz Podcast, Episode 58, Department of Mathematics, Karlsruhe Institute of Technology (KIT), 2016.

This is one of two conversations which Gudrun Thäter recorded alongside the conference Women in PDEs which took place at our Department in Karlsruhe on 27-28 April 2017. Maria Lopez-Fernandez from the University La Sapienza in Rome was one of the seven invited speakers. She got her university degree at the University of Valladolid in Spain and worked as an academic researcher in Madrid and at the University of Zürich. Her field of research is numerical analyis and in particular the robust and efficient approximation of convolutions. The conversation is mainly focussed on its applications to wave scattering problems. The important questions for the numerical tools are: Consistency, stability and convergence analysis. The methods proposed by Maria are Convolution Quadrature type methods for the time discretization coupled with the boundary integral methods for the spatial discretization. Convolution Quadrature methods are based on Laplace transformation and numerical integration. They were initially mostly developed for parabolic problems and are now adapted to serve in the context of (hyperbolic) wave equations. Convolution quadrature methods introduce artificial dissipation in the computation, which stabilzes the numerics. However it would be physically more meaningful to work instead with schemes which conserve mass. She is mainly interested in fast algorithms with reduced memory requirements and adaptivity in time and space. The motivational example for her talk was the observation of severe acoustic problems inside a new building at the University of Zürich. Any conversation in the atrium made a lot of noise and if someone was speaking loud it was hard to understand by the others. An improvement was provided by specialised engineers who installed absorbing panels. From the mathematical point of view this is an nice application of the modelling and numerics of wave scattering problems. Of course, it would make a lot of sense to simulate the acoustic situation for such spaces before building them - if stable fast software for the distribution of acoustic pressure or the transport of signals was available. The mathematical challenges are high computational costs, high storage requirements and and stability problems. Due to the nonlocal nature of the equations it is also really hard to make the calculations in parallel to run faster. In addition time-adaptive methods for these types of problems were missing completely in the mathematical literature. In creating them one has to control the numerical errors with the help of a priori and a posteriori estimates which due to Maria's and others work during the last years is in principle known now but still very complicated. Also one easily runs into stability problems when changing the time step size. The acoustic pressure distribution for the new building in Zürich has been sucessfully simulated by co-workers in Zürich and Graz by using these results together with knowledge about the sound-source and deriving heuristic measures from that in order to find a sequence of time steps which keeps the problem stable and adapt to the computations effectively. There is a lot of hope to improve the performance of these tools by representing the required boundary element matrices by approximations with much sparser matrices. References M. López Fernández, S. Sauter: Generalized Convolution Quadrature with Variable Time Stepping. Part II: Algorithm and Numerical Results. Applied Numerical Mathematics, 94, pp. 88 - 105 (2015) M. López Fernández, S. Sauter: Generalized Convolution Quadrature based on Runge-Kutta Methods. Numerische Mathematik, 133 (4), pp. 734 - 779 (2016) S. Sauter, M. Schanz: Convolution Quadrature for the Wave Equation with Impedance Boundary Conditions. Journal of Computational Physics, Vol 334, pp. 442 - 459 (2017) Podcasts T. Arens: Lärmschutz, Gespräch mit S. Ritterbusch im Modellansatz Podcast, Folge 16, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2014. F. Sayas: Acoustic Scattering, Conversation with G. Thäter in the Modellansatz Podcast, Episode 58, Department of Mathematics, Karlsruhe Institute of Technology (KIT), 2016.

Mit Teresa Beck setzt Gudrun das 2014 mit Tobias Hahn geführte Gespräch fort. Die Software ChromX zur Computersimulation von Chromatographie-Säulen ist inzwischen Teil des Portfolios einer Ausgründung aus dem KIT mit dem Namen GoSilico. Neben Thiemo Huuk, der gleichzeitig mit Tobias Hahn im Rahmen seiner biotechnologischen Promotion die Kundenbedürfnisse für Chromatographie-Simulationen erforscht hat, und Tobias Hahn ist Teresa als dritte im Team Gründerin der im Januar 2016 an den Start gegangenen GmbH. Tobias ist Diplom-Mathematiker. 2010-2015 modellierte er im Rahmen seiner Promotion Aufreinigungsprozesse mit modernen mathematischen Simulationswerkzeugen. Es erwies sich als sinnvoll, dafür schließlich ganz in die Bio-Verfahrenstechnik zu wechseln. Teresa Beck ist hingegen Diplom-Meteorologin, deren Faszination für die Modellierung der Wetterphänomene am Computer schließlich zu einer Promotion in Mathematik am EMCL (erst in Karlsruhe und dann in Heidelberg) führte. Einige Zeit haben Gudrun, Tobias und Teresa in der gleichen Gruppe am Institut für Angewandte und Numerische Mathematik am KIT gearbeitet, bevor sich die Wege wieder trennten. Der Kern des Programms ChromX ist eine parallelisierte Finite Elemente Simulationssoftware für die Advektions-Diffusions-Gleichungen in Aufreinigungsprozessen. Die Benutzer sind jedoch keine mathematischen Experten, sondern in der Regel Laborantinnen und Laboranten. Deshalb ist es genauso wichtig, eine funktionierende Simulation zu realisieren, wie eine grafische Oberfläche zu schaffen, die ganz intuitiv die Laborerfahrung nachbildet und dabei die Mathematik "versteckt". Schließlich sollen teure Experimente ersetzt werden und dafür muß die Bedienung den Personen im Labor leicht fallen und möglichst Freude machen. Alle eigentlich für die Mathematik wichtigen Parameter, die auf Parallelisierung, Wahl nichtlinearer Löser oder schlechte Kondition des Problemes Einfluß nehmen, muss das Programm eigenständig sinnvoll setzen, denn für den normalen Benutzer sind diese unverständlich. Dafür müssen Parameter-Konfigurationen, die für die Bedienung gesetzt werden, von vornherein sinnvoll eingeschränkt werden, um die Stabilität und Korrektheit der Simulation zu gewährleisten. Daneben gibt es jedoch auch eine Experten-Lösung, wo ein Parameterfile direkt übergeben werden kann. Es ist immer etwas ungewiß, wie erfolgreich Ideen aus der Forschung in ein florierendes Unternehmen übersetzt werden können. Für die Gründung von GoSilico war aber in der ganzen Entwicklungsphase schon die Industrie-Tauglichkeit mitgedacht und geeignete Partner mit am Tisch. Durch die Präsentation der Erfolge mit der Forschungssoftware auf Tagungen gab es auch schon vor der Ausgründung viel Interesse an einer zukünftigen Zusammenarbeit. Deshalb lagen zur Gründung viele Letters of intent vor. Wichtiger Teil des Alltages im Unternehmen ist es jetzt, die Software zu verkaufen. Es dauerte in den Verhandlungen bisher zwischen 70 und 250 Tage bis Firmen wirklich die Software erwarben. Meist folgte auf eine schnelle Zustimmung aus den Fachabteilungen (die aber (leider noch) keine Budgets für solche Software haben) die länger währende Abklärung aller rechtlichen Verpflichtungen auf beiden Seiten bevor die zuständigen übergeordneten Stellen das Geld für den Kauf freigaben. Das liegt auch daran, dass diese Art von Chromatographie-Simulation noch ganz neuartig ist und die Abläufe in den Unternehmen schießlich neu ordnen wird. Wichtig für eine vertrauensvolle Zusammenarbeit ist, dass das interne Wissen der Firmen (intellectual property) geschützt bleibt (z.B. gegenüber anderen Firmen, die die Software auch erwerben oder schon benutzen). Nach etwas mehr als einem Jahr sind aber schon sechs große Kunden aus den weltweiten Top 20 gewonnen worden. Das Ziel für 2017 lautet, noch zwei weitere zu gewinnen. Dafür stehen die Chancen gut. Gerade wächst das Team um mehrere Personen, damit die Weiterentwicklung, Dokumentation und Zertifizierungsverfahren (nach TÜV oder ISO) auf mehr Schultern verteilt werden können. Literatur und weiterführende Informationen ChromX: Simulation toolbox for liquid chromatography of proteins. GoSilico: Company for software and methods for computer-aided – in silico – bioprocess development Simone Schappert - KIT-Gründerschmiede Gründer des Monats Juli 2016. Teresa Beck, Tobias Hahn, Thiemo Huuk, Jürgen Hubbuch: In-Silico Process Development: Success Stories. Poster presented at: 29th International Symposium on Preparative and Process Chromatography; 07/2016; Philadelphia, Pennsylvania, USA, 2016. Tobias Hahn, Thiemo Huuk, Vincent Heuveline, Jürgen Hubbuch: Simulating and Optimizing Preparative Protein Chromatography with ChromX. Journal of Chemical Education 09/2015; 92:1497–1502. DOI:10.1021/ed500854a, 2015. Gang Wang, Till Briskot, Tobias Hahn, Pascal Baumann, Jürgen Hubbuch: Estimation of adsorption isotherm and mass transfer parameters in protein chromatography using artificial neural networks. Journal of Chromatography A 03/2017; 1487:211–217. DOI:10.1016/j.chroma.2017.01.068, 2017. Thiemo C. Huuk, Tobias Hahn, Katharina Doninger, Jan Griesbach, Stefan Hepbildikler, Jürgen Hubbuch: Modeling of complex antibody elution behavior under high protein load densities in ion exchange chromatography using an asymmetric activity coefficient. Biotechnology Journal 03/2017, 1600336. DOI:10.1002/biot.201600336, 2017. Podcasts T. Hahn: Chromatographie, Gespräch mit G. Thäter im Modellansatz Podcast, Folge 21, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2014. A. Osberghaus: Versuchsplanung, Gespräch mit G. Thäter im Modellansatz Podcast, Folge 22, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2014.

Markus Maier hat 2016 in der Arbeitsgruppe des Instituts für Angewandte und Numerische Mathematik am KIT promoviert, in der auch Gudrun arbeitet. Sein Thema war The Mathematical Analysis of a Micro Scale Model for Lithium-Ion Batteries. Wie der Name der Arbeit suggeriert, betrachtet er Modelle für Lithium-Ionen-Akkumulatoren (die englische Übersetzung ist für uns Deutsche etwas irreführend Batteries), die auf mikroskopischer Ebene die Stromabgabe über die elektrochemischen Eigenschaften vorhersagen können. Ausgangspunkt des Themas war der Wunsch Degradationsmechanismen - also die Alterung der Akkus - besser zu verstehen. Das Thema Strom speichern ist sehr wichtig und wird in Zukunft noch wichtiger werden. Simulationen sind hier nötig, da jedwedes Messen auf der Mikroskala unmöglich ist - es geht um Objekte von der Größe einiger Mikrometer. Das Ausweichen auf die besser durch Messungen begleitbare makroskopische Ebene im Modell ist nicht möglich, weil man nur auf der Ebene der Ionen die Abläufe nachbilden kann, die zur Alterung führen. Ein Beispiel für so einen Prozess ist, dass die Lithium Ionen nach der Wanderung durch das Elektrolyt in der Kathode auf Platzproblem treffen, die dazu führen können, dass die Katode beschädigt wird, wenn sich die Ionen den nötigen Platz verschaffen. Diese Beschädigungen führen zu Reduzierung der Kapazität. Leider ist die modellhafte Auflösung der ganzen Mikrostruktur einer Batterie numerisch noch unmöglich - weshalb die Untersuchung der Arbeit im Moment nur lokale Ergebnisse enthält. Die kristalline Struktur in der Kathode kann es auch ermöglichen, dass sich eine zweite Phase bildet, in der sich mehr Lithium-Partikel anlagern als ursprünglich Platz in der Kathode ist. Das führt auf ein 2-Phasen-Problem mit einem Phasenübergang. Der Rand zwischen den Phasen ist dann Teil der gesuchten Lösung des Problems. Dieser Teil ist im Moment noch nicht im Modell enthalten. Schließlich hat sich Markus darauf konzentriert, ein Kompromiss-Modell der Ingenieure zu untersuchen, das im Wesentlichen auf Erhaltungseigenschaften beruht. Es hat die Form eines Systems von zwei gekoppelten partiellen Differentialgleichungen für das elektrische Potential und die Lithium-Ionen-Verteilung, welche in den zwei aneinander grenzenden Gebieten gelten. Am Grenzübergang zwischen Elekrolyt und Lithium-Partikeln gilt eine nichtlinearen Gleichung. Die erste Frage ist: Wie sichert man die Existenz und Eindeutigkeit der Lösung? Die Struktur des Beweises erweist sich als hilfreich für das anschließend gewählte numerische Verfahren. Es nutzt die Monotonie des elektrischen Potentials aus. Die Argumente gelten allerdings nur für ein klein genug gewähltes Zeitintervall, weil ein konstanter Strom als Entaldungs-Randbedingung gewählt wurde (nur für kurze Zeiten realistisch). Für Modelle, die Degradation simulieren können, wären andere Randbedingungen nötig wie beispielsweise ein konstanter Widerstand. Ein Masterstudent hat mit dem Open Source Finite-Elemente-Solver deal.II das vorgeschlagene Verfahren im Rahmen seiner Abschlussarbeit programmiert und nachgewiesen, dass es funktioniert und die Resultate überzeugen können. Literatur und weiterführende Informationen A. Latz & J. Zausch: Thermodynamic consistent transport theory of Li-ion batteries, Journal of Power Sources 196 3296--3302, 2011. T. Seger: Elliptic-Parabolic Systems with Applications to Lithium-Ion Battery Models, Doktorarbeit Universität Konstanz, 2013. M. Kespe & H. Nirschl: Numerical simulation of lithium-ion battery performance considering electrode microstructure, International Journal of Energy Research 39 2062-2074, 2015. J.-M. Tarascon & M. Armand: Issues and challenges facing rechargeable lithium batteries, Nature 414 359-367, 2001. Podcasts A. Jossen: Batterien, Gespräch mit Markus Völter im Omega Tau Podcast, Folge 222, 2016. J. Holthaus: Batterien für morgen und übermorgen, KIT.Audio Podcast, Folge 2, 2016. D. Breitenbach, U. Gebhardt, S. Gaedtke: Elektrochemie, Laser, Radio, Proton Podcast, Folge 15, 2016.

Das Gespräch mit Susanne Höllbacher von der Simulationsgruppe an der Frankfurter Goethe-Universität war ein Novum in unserer Podcastgeschichte. Das erste mal hatte sich eine Hörerin gemeldet, die unser Interesse an Partikeln in Strömungen teilte, was sofort den Impuls in Gudrun auslöste, sie zu einem Podcastgespräch zu diesem Thema einzuladen. Susanne hat in der Arbeitsgruppe von Gabriel Wittum in Frankfurt promoviert. Dort werden Finite-Volumen-Verfahren zur Lösung von Partiellen Differentialgleichungen benutzt. Das Verfahren betrifft hier insbesondere die räumliche Diskretisierung: Das Rechengebiet wird in Kontrollvolumen aufgeteilt, in denen durch das Verfahren sichergestellt wird, dass bestimmte Größen erhalten bleiben (z.B. die Masse). Diese Verfahren stammen aus dem Umfeld hyperbolischer Probleme, die vor allem als Erhaltungsgesetze modelliert sind. Diese Gleichungen haben die Eigenschaft, dass Fehler nicht automatisch geglättet werden und abklingen sondern potentiell aufgeschaukelt werden können. Trotzdem ist es möglich, diese numerischen Verfahren ähnlich wie Finite-Elemente-Verfahren als Variationsprobleme zu formulieren und die beiden Familien in der Analyse etwas näher zusammenrücken zu lassen. Gemeinsam ist ihnen ja ohnehin, dass sie auf große Gleichungssysteme führen, die anschließend gelöst werden müssen. Hier ist eine billige und doch wirkungsvolle Vorkonditionierung entscheidend für die Effizienz und sogar dafür, ob die Lösungen durch das numerische Verfahren überhaupt gefunden werden. Hier hilft es, schon auf Modell-Ebene die Eigenschaften des diskreten Systems zu berücksichtigen, da ein konsistentes Modell bereits als guter Vorkonditionierer fungiert. Das Promotionsprojekt von Susanne war es, eine Methode zur direkten numerischen Simulation (DNS) von Partikeln in Fluiden auf Basis eines finite Volumen-Verfahrens zu entwickeln. Eine grundsätzliche Frage ist dabei, wie man die Partikel darstellen möchte und kann, die ja winzige Festkörper sind und sich anders als die Strömung verhalten. Sie folgen anderen physikalischen Gesetzen und man ist geneigt, sie als Kräfte in die Strömung zu integrieren. Susanne hat die Partikel jedoch als Teil des Fluides modelliert, indem die Partikel als finite (und nicht infinitesimal kleine) Volumen mit zusätzlicher Rotation als Freiheitsgrad in die diskreten Gleichungen integriert werden. Damit fügen sich die Modelle für die Partikel natürlich und konsistent in das diskrete System für die Strömung ein. Vorhandene Symmetrien bleiben erhalten und ebenso die Kopplung der Kräfte zwischen Fluid und Partikel ist gewährleistet. Die Nebenbedingungen an das System werden so formuliert, dass eine Sattelpunkt-Formulierung vermieden wird. Die grundlegende Strategie dabei ist, die externen Kräfte, welche bedingt durch die Partikel und deren Ränder wirken, direkt in die Funktionenräume des zugrundeliegenden Operators zu integrieren. In biologischen Systemen mit hoher Viskotität des Fluides fungiert die Wirkung der Partikel auf das Fluid als Informationstransport zwischen den Partikeln und ist sehr wichtig. In der Umsetzung dieser Idee verhielten sich die Simulationen des Geschwindigkeitsfeldes sehr gutartig, aber Susanne beobachtete Oszillationen im Druck. Da sie sich nicht physikalisch erklären ließen, musste es sich um numerische Artekfakte handeln. Bei näherem Hinsehen zeigte sich, dass es vor allem daran lag, dass die Richtungen von Kraftwirkungen auf dem Rand der Partikel im diskreten System nicht sinnvoll approximiert wurden. In den berechneten Lösungen für das Geschwindigkeitsfeld hat sich dies kaum messbar niedergeschlagen. Im Druck zeigte sich jedoch, dass es sich lohnt, hier das numerische Verfahren zu ändern, so dass die Normalenrichtungen auf dem Rand jeweils korrekt sind. Mathematisch heißt das, dass die Ansatzfunktionen so geändert werden, dass deren Freiheitsgrade auf dem Rand liegen. Der Aufwand dafür ist vergleichsweise gering und die Resultate sind überzeugend. Die Oszillationen verschwinden komplett. Der Nachweis der Stabilität des entstehenden Gleichungssystems lässt sich über die inf-sup-Bedingung des orginalen Verfahrens erbringen, da die Konstruktion den Raum in der passenden Weise erweitert. Literatur und weiterführende Informationen S. V. Apte, M. Martin, N. A. Patankar: A numerical method for fully resolved simulation (FRS) of rigid particle–flow interactions in complex flows, Journal of Computational Physics 228, S. 2712–2738, 2009. R. E. Bank, D. J. Rose: Some Error Estimates for the Box Method, SIAM Journal on Numerical Analysis 24, S. 777–787, 1987. Glowinski, R.: Finite element methods for incompressible viscous flow, P. G. Ciarlet, J. L. Lions (Eds.), Handbook of Numerical Analysis IX (North-Holland, Amsterdam), S. 3–1176, 2003. Strang, G.: Wissenschaftlisches Rechnen, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2010. A. Vogel, S. Reiter, M. Rupp, A. Naegel, G. Wittum: UG 4: A novel flexible software system for simulating PDE based models on high performance computers, Computing and Visualization in Science 16, S. 165–179, 2013. G. J. Wagner, N. Moes, W. K. Liu, T. Belytschko: The extended finite element method for rigid particles in Stokes flow, International Journal for Numerical Methods in Engineering 51, S. 293–313, 2001. D. Wan, S. Turek: Fictitious boundary and moving mesh methods for the numerical simulation of rigid particulate flows, Journal of Computational Physics 222, S. 28–56, 2007. P. Wessling: Principles of Computational Fluid Dynamics, Springer, Series in Computational Mathematics, 2001. J. Xu, Q. Zou: Analysis of linear and quadratic simplicial finite volume methods for elliptic equations, Numerische Mathematik 111, S. 469–492, 2009. X. Ye: On the Relationship Between Finite Volume and Finite Element Methods Applied to the Stokes Equations, Numerical Methods for Partial Differential Equations 17, S. 440–453, 2001. Podcasts T. Henn: Partikelströmungen, Gespräch mit G. Thäter im Modellansatz Podcast, Folge 115, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2016. http://modellansatz.de/partikelstroemungen L.L.X. Augusto: Filters, Gespräch mit G. Thäter im Modellansatz Podcast, Folge 112, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2016. http://modellansatz.de/filters L. Adlung: Systembiologie, Gespräch mit G. Thäter und S. Ritterbusch im Modellansatz Podcast, Folge 39, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2014. http://modellansatz.de/systembiologie

Die numerische Zeitintegration gewöhnlicher und partieller Differentialgleichungen ist an der Fakultät für Mathematik ein großes Forschungsgebiet, insbesondere in dem kürzlich gestarteten Sonderforschungsbereich SFB1173 zum Thema Wellenphänomene. Das Ziel dieser Forschung ist es, numerische Verfahren für Probleme zu entwickeln, für die man keine analytische Lösung angeben kann. Patrick Krämer forscht hierbei an besonders effizienten Verfahren für Beispiele aus der Quantenphysik, speziell der Maxwell-Klein-Gordon Gleichung. Darin ist die Klein-Gordon-Gleichung mit den Maxwell-Gleichungen verbunden. Die Klein-Gordon Gleichung ist das relativistische Analogon zur Schrödingergleichung, die die nicht-relativistische Bewegung atomarer Teilchen bzw. dessen Wahrscheinlichkeitsverteilung im Raum modelliert. Durch die Kombination mit den Maxwellgleichungen können nun die Wechselwirkung von elektromagnetischen Feldern mit den Teilchen unter Berücksichtigung relativistischer Effekte beschrieben werden. Die Lösung der Maxwell-Klein-Gordon Gleichung kann als Welle betrachtet werden, die sehr schnelle zeitliche Oszillationen aufweist. Um eine gute numerische Lösung der Maxwell-Klein-Gordon Gleichung zu erhalten, benötigt man Verfahren, die diese Oszillationen gut auflösen können. Für die bisher bekannten Verfahren ist es dafür notwendig sehr kleine Zeitschrittweiten zu wählen. Patrick Krämer verfolgt bei seinem Verfahren nun die Idee, nicht jede einzelne der schnellen Oszillationen zu bestimmen. Stattdessen wird nur die Einhüllende der Welle numerisch berechnet, die sich zeitlich wesentlich langsamer verändert, und anschließend mit der hohen Frequenz der schnellen Oszillation multipliziert. Die Einhüllende lässt sich hierbei numerisch sehr effizient bestimmen, durch Anwendung eines Splitting-Verfahrens auf ein Schrödinger-Poisson System, dessen Lösung nur langsame Oszillationen aufweist und damit deutlich größere Zeitschrittweiten zulässt. Die Arbeit von Patrick Krämer war auch Teil des Cooking Math Projekts, das mit Studierenden der Hochschule für Gestaltung (HfG) unter Federführung von Jill Enders und Chris Spatschek durchgeführt wurde. Die wissenschaftliche Arbeit wurde hier in einen Film umgesetzt, der die Arbeit und Denkweise eines Mathematikers vorstellt. Literatur und Zusatzinformationen E. Faou, K. Schratz: Asymptotic preserving schemes for the Klein–Gordon equation in the non-relativistic limit regime, Numerische Mathematik 126.3: 441-469, 2014. N. Masmoudi, K. Nakanishi: Nonrelativistic limit from Maxwell-Klein-Gordon and Maxwell-Dirac to Poisson-Schrödinger, International Mathematics Research Notices 2003.13: 697-734, 2003. Schwabl, Franz. Quantenmechanik für Fortgeschrittene (qm ii), Springer-Verlag, 2008. Podcasts J. Enders, C. Spatschek: Cooking Math, Gespräch mit G. Thäter und S. Ritterbusch im Modellansatz Podcast, Folge 80, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2016. http://modellansatz.de/cooking-math J. Eilinghoff: Splitting, Gespräch mit G. Thäter im Modellansatz Podcast, Folge 81, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2016. http://modellansatz.de/splitting

Prof. Francisco Sayas from the Department of Mathematical Sciences of the University of Delaware in Newark has been visiting our faculty in June 2015. He is an expert in the simulation of scattering of transient acoustic waves. Scattering is a phenomenon in the propagation of waves. An interesting example from our everyday experience is when sound waves hit obstacles the wave field gets distorted. So, in a way, we can "hear" the obstacle. Sound waves are scalar, namely, changes in pressure. Other wave types scatter as well but can have a more complex structure. For example, seismic waves are elastic waves and travel at two different speeds as primary and secondary waves. As mathematician, one can abandon the application completely and say a wave is defined as a solution of a Wave Equation. Hereby, we also mean finding these solution in different appropriate function spaces (which represent certain properties of the class of solutions), but it is a very global look onto different wave properties and gives a general idea about waves. The equations are treated as an entity of their own right. Only later in the process it makes sense to compare the results with experiments and to decide if the equations fit or are too simplified. Prof. Sayas startet out in a "save elliptic world" with well-established and classical theories such as the mapping property between data and solutions. But for the study of wave equations, today there is no classical or standard method, but very many different tools are used to find different types of results, such as the preservation of energy. Sometimes it is obvious, that the results cannot be optimal (or sharp) if e.g. properties like convexity of obstacles do not play any role in getting results. And many questions are still wide open. Also, the numerical methods must be well designed. Up to now, transient waves are the most challenging and interesting problem for Prof. Sayas. They include all frequencies and propagate in time. So it is difficult to find the correct speed of propagation and also dispersion enters the configuration. On the one hand, the existence and regularity together with other properties of solutions have to be shown, but on the other hand, it is necessary to calculate the propagation process for simulations - i.e. the solutions - numerically.There are many different numerical schemes for bounded domains. Prof. Sayas prefers FEM and combines them with boundary integral equations as representative for the outer domain effects. The big advantage of the boundary integral representation is that it is physical correct but unfortunately, it is very complicated and all points on the boundary are interconnected. Finite Elements fit well to a black box approach which leads to its popularity among engineers. The regularity of the boundary can be really low if one chooses Galerkin methods. The combination of both tools is a bit tricky since the solver for the Wave Equations needs data on the boundary which it has to get from the Boundary element code and vice versa. Through this coupling it is already clear that in the coding the integration of the different tools is an important part and has to be done in a way that all users of the code which will improve it in the future can understand what is happening. Prof. Sayas is fascinated by his research field. This is also due to its educational aspect: the challenging mathematics, the set of tools still mainly unclear together with the intensive computational part of his work. The area is still wide open and one has to explain mathematics to other people interested in the results. In his carreer he started out with studying Finite Elements at the University in Zaragoza and worked on boundary elements with his PhD-supervisor from France. After some time he was looking for a challenging new topic and found his field in which he can combine both fields. He has worked three years at the University of Minnesota (2007-2010) and decided to find his future at a University in the U.S.. In this way he arrived at the University of Delaware and is very satisfied with the opportunities in his field of research and the chances for young researchers. Literature and additional material deltaBEM - Easy to Implement Boundary Integral Equations, open source software developed by Team Pancho at the Department of Mathematical Sciences in Delaware. A. R. Laliena, F. J. Sayas: Theoretical aspects of the application of convolution quadrature to scattering of acoustic waves, Numerische Mathematik, 112(4), 637-678, 2009. F. J. Sayas: Energy estimates for Galerkin semidiscretizations of time domain boundary integral equations, Numerische Mathematik, 124(1), 121-149, 2013. Modellansatz Podcast 003: Unsichtbarkeit (in German)

Prof. Francisco Sayas from the Department of Mathematical Sciences of the University of Delaware in Newark has been visiting our faculty in June 2015. He is an expert in the simulation of scattering of transient acoustic waves. Scattering is a phenomenon in the propagation of waves. An interesting example from our everyday experience is when sound waves hit obstacles the wave field gets distorted. So, in a way, we can "hear" the obstacle. Sound waves are scalar, namely, changes in pressure. Other wave types scatter as well but can have a more complex structure. For example, seismic waves are elastic waves and travel at two different speeds as primary and secondary waves. As mathematician, one can abandon the application completely and say a wave is defined as a solution of a Wave Equation. Hereby, we also mean finding these solution in different appropriate function spaces (which represent certain properties of the class of solutions), but it is a very global look onto different wave properties and gives a general idea about waves. The equations are treated as an entity of their own right. Only later in the process it makes sense to compare the results with experiments and to decide if the equations fit or are too simplified. Prof. Sayas startet out in a "save elliptic world" with well-established and classical theories such as the mapping property between data and solutions. But for the study of wave equations, today there is no classical or standard method, but very many different tools are used to find different types of results, such as the preservation of energy. Sometimes it is obvious, that the results cannot be optimal (or sharp) if e.g. properties like convexity of obstacles do not play any role in getting results. And many questions are still wide open. Also, the numerical methods must be well designed. Up to now, transient waves are the most challenging and interesting problem for Prof. Sayas. They include all frequencies and propagate in time. So it is difficult to find the correct speed of propagation and also dispersion enters the configuration. On the one hand, the existence and regularity together with other properties of solutions have to be shown, but on the other hand, it is necessary to calculate the propagation process for simulations - i.e. the solutions - numerically.There are many different numerical schemes for bounded domains. Prof. Sayas prefers FEM and combines them with boundary integral equations as representative for the outer domain effects. The big advantage of the boundary integral representation is that it is physical correct but unfortunately, it is very complicated and all points on the boundary are interconnected. Finite Elements fit well to a black box approach which leads to its popularity among engineers. The regularity of the boundary can be really low if one chooses Galerkin methods. The combination of both tools is a bit tricky since the solver for the Wave Equations needs data on the boundary which it has to get from the Boundary element code and vice versa. Through this coupling it is already clear that in the coding the integration of the different tools is an important part and has to be done in a way that all users of the code which will improve it in the future can understand what is happening. Prof. Sayas is fascinated by his research field. This is also due to its educational aspect: the challenging mathematics, the set of tools still mainly unclear together with the intensive computational part of his work. The area is still wide open and one has to explain mathematics to other people interested in the results. In his carreer he started out with studying Finite Elements at the University in Zaragoza and worked on boundary elements with his PhD-supervisor from France. After some time he was looking for a challenging new topic and found his field in which he can combine both fields. He has worked three years at the University of Minnesota (2007-2010) and decided to find his future at a University in the U.S.. In this way he arrived at the University of Delaware and is very satisfied with the opportunities in his field of research and the chances for young researchers. Literature and additional material deltaBEM - Easy to Implement Boundary Integral Equations, open source software developed by Team Pancho at the Department of Mathematical Sciences in Delaware. A. R. Laliena, F. J. Sayas: Theoretical aspects of the application of convolution quadrature to scattering of acoustic waves, Numerische Mathematik, 112(4), 637-678, 2009. F. J. Sayas: Energy estimates for Galerkin semidiscretizations of time domain boundary integral equations, Numerische Mathematik, 124(1), 121-149, 2013. Modellansatz Podcast 003: Unsichtbarkeit (in German)

In dieser Episode sprechen wir mit Prof. Dr. Hermann Matthies über seine Arbeit am Institut für wissenschaftliches Rechnen der TU Braunschweig. Dabei geht es um Differentialgleichungen, Diskretisierungs- und Näherungsverfahren, aber auch um rechnergestützte Lösungsverfahren, Anwendungsbeispiele und aktuelle Forschungsthemen.