In einem Modellproblem wird die Aufgabe der gleichzeitigen Identifikation zweier unabhängiger Parameterfunktionen bei elliptischen Differentialgleichungen untersucht. Es werden Parameterfunktionen betrachtet, die stückweise konstant sind. In einer ausführlichen Fallstudie wird auf unterschiedliche Fragestellungen eingegangen. Hierbei handelt es sich zum einen um den Vergleich von verschiedenen bekannten Lösungsalgorithmen, um für dieses Problem geeignete Varianten auszuwählen. Des Weiteren wurden der Einfluss von Messfehlern auf die Qualität der Lösung sowie die Wahl von Schranken für die zu ermittelnden Parameter untersucht. Darüber hinaus wird die Wirkung der konkreten Wahl der Randbedingungen auf die Identifizierbarkeit der zu bestimmenden Werte untersucht.

In dieser Publikation werden konstitutive Gleichungen für die Modellierung großer, nahezu inkompressibler hyperelastischer Verzerrungen sowie deren numerische Realiserung im Rahmen einer adaptiven gemischten Finite-Elemente-Formulierung beschrieben. Mit dieser Problemklasse werden Methoden und Algorithmen zur numerischen Lösung direkter und inverser Aufgaben aus dem so genannten multiphysics-Bereich bereit gestellt. Dabei handelt es sich um Mehrfeldprobleme, deren gekoppelte Behandlung eine wachsende Rolle bei der hochgenauen Simulation realer physikalischer Vorgänge spielt. Der vorgestellte konstitutive Ansatz beruht auf einer multiplikativen Zerlegung des Deformationsgradienten und einer additiven Zerlegung der freien Helmholtz-Energiedichte, die auf eine Zweifeldformulierung mit den Verschiebungen und dem Druck als Knotenvariablen führen. Die linearisierten Feldgleichungen werden aus dem Impulssatz und der Inkompressibilitätsbedingung hergeleitet und im Inkrement mit einem effektiven iterativen Löser mit hierarchischer Vorkonditionierung gleichzeitig gelöst. Zur adaptiven Steuerung der Netzverfeinerung bzw. -vergröberung wird ein residualer a posteriori Fehlerschätzer genutzt. Effizienz und Genauigkeit der numerischen Algorithmen werden an einem illustrativen Beispiel demonstriert.

In dieser Publikation werden ein numerisches Verfahren zur Kalibrierung von Materialmodellen für die Simulation großer, nahezu inkompressibler hyperelastischer Verzerrungen sowie dessen numerische Realiserung im Rahmen einer gemischten Finite Elemente Formulierung vorgestellt. Dabei werden die Parameter der konstitutiven Beziehungen auf der Grundlage experimentell erfasster Verschiebungsfelder (vorzugsweise inhomogener) bzw. globaler Informationen ermittelt. Dieses inkorrekte, inverse Problem wird mit Hilfe eines deterministischen Optimierungsverfahrens vom trust-region-Typ gelöst. Wesentlicher Bestandteil ist dabei die halbanalytische Sensitivitätsanalyse, die ein effizientes und hochgenaues Verfahren zur Ermittlung des Gradienten der Zielfunktion darstellt. Sie erfordert die einmalige Lösung eines zur direkten Aufgabe analogen Gleichungssystems pro Parameter und Lastschritt und basiert auf der impliziten Differentiation der schwachen Formulierung des gemischten Randwertproblems nach den Materialparametern. Genauigkeit und Konvergenzverhalten der numerischen Algorithmen werden an illustrativen Beispielen mit synthetischen Messwerten demonstriert. Im Mittelpunkt stehen dabei Untersuchungen zur Abhängigkeit des Optimierungsergebnisses von den Startwerten für unterschiedliche konstitutive Ansätze der kompressiblen und nahezu inkompressiblen Elastizität.

In this paper we present some numerical results concerning the identification of material parameters in linear elasticity by dealing with small deformations. On the basis of a precise example different aspects of the parameter estimation problem are considered. We deal with practical questions such as the experimental design for obtaining sufficient data for recovering the unknown parameters as well as questions of treating the corresponding inverse problems numerically. Two algorithms for solving these problems can be introduced and extensive numerical case studies are presented and discussed.

In Banken wird zunehmend das Modell von Markowitz zur Portfoliooptimierung als verkaufsförderndes Instrument verwendet. Dieses Modell stellt jedoch lediglich eine theoretische Grundlage zur Portfoliobildung dar, berücksichtigt jedoch keine Transaktionskosten oder Besonderheiten von Kleinanlegern. Es wird in die Thematik der Portfoliooptimierung eingeführt und mit Hilfe praktischer Überlegungen zur Kostenstruktur eine Modellwelt zur Ermittlung des erwartenen (Nutzen des) Endvermögens entwickelt. Dabei wird das Black-Scholes- Modell verwendet um in Simulationen Handlungsempfehlungen unter Berücksichtigung besonderes Eigenschaften von Kleinanlegern herauszuarbeiten und den Einfluss von Kosten auf das Endvermögen zu analysieren. Zur Bestimmung optimaler Portfolios kommt die Martingalmethode zur Lösung eines dynamischen Optimierungsproblems zum Einsatz.

Die Mikrosystemtechnik entwickelt sehr kleine Sensoren und Aktuatoren, deren Größe wie der Name schon sagt in Mikrometern gemessen werden kann. Die meist aus Silizium gefertigten Bauteile werden durch Dotierung elektrisch leitfähig. Die so erzeugten Elektroden können nun mittels elektrostatischer Kräfte bewegt werden. Für die numerische Simulation dieser System ist die Kenntnis der Kapazität dieser Elektrodenanordnungen notwendig. In den folgenden Kapiteln wird eine Möglichkeit der Bestimmung der Kapazitätsmatrix für solche Elektrodenanordnungen aufgezeigt. Dazu werden wir zunächst im Kapitel 2 einige Begriffe der Elektrostatik definieren und ihre Zusammenhänge erläutern. Danach werden wir im Kapitel 3 eine Randintegralgleichung herleiten mit deren Hilfe eine Bestimmung der Kapazitätsmatrix möglich ist. Um diese Gleichung zu Lösen werden wir sie im Kapitel 4 diskretisieren. Diese Diskretisierung wird zu einem vollbesetzten Gleichungssystem führen. Das Lösen dieses Gleichungssystems ist relativ teuer, daher wird in den Kapiteln 5 und 6 eine Approximation erläutert, die den Speicherbedarf und Rechenaufwand reduziert. Im Kapitel 7 werden wir die Fehler, welche durch die Diskretisierung und die Approximation entstehen, näher untersuchen. Abschließend werden wir im Kapitel 8 die Kapazitätsmatrizen einiger Beispiele berechnen und mit früheren Berechnungsergebnissen vergleichen.

Bei der Entwicklung neuer Produkte nehmen numerische Simulationen eine immer größere Rolle ein. Dadurch entsteht die Möglichkeit, relativ kostengünstig das neue Produkt zu testen, noch bevor ein teurer Prototyp angefertigt werden muss. Diese Möglichkeit weckt das Verlangen, Teile des Designprozesses zu automatisieren. Aber selbst mit den modernsten Algorithmen und Rechnern sind einige dieser Simulationen sehr zeitaufwändig, d.h. im Bereich von Minuten bis Stunden. Beispiele aus dem Automobilbereich dafür sind Kettentriebssimulationen, Strömungssimulationen oder Crashsimulationen. Mathematisch stehen dafür das Lösen von Differential-Algebraischen Gleichungen und partiellen Differentialgleichungen. Ziele des teilweise automatischen Designprozesses sind die Funktionsfähigkeit und möglichst optimale weitere Eigenschaften wie beispielsweise Leistung oder Kosten. In dieser Arbeit werden Optimierungsprobleme betrachtet, bei denen die Auswertung der Zielfunktion eine numerische Simulation erfordert. Um solche Probleme in annehmbarer Zeit lösen zu können, braucht man also Optimierungsverfahren, die mit wenigen Funktionsauswertungen schon gute Näherungen des globalen Optimums finden können. In dieser Arbeit werden Ersatzmodell-gestützte Optimierungsverfahren, die eine Kriging-Approximation benutzen, betrachtet. Diese Verfahren besitzen die oben genannten Anforderungen, sind aber nur eingeschränkt parallelisierbar. Die Arbeit gliedert sich wie folgt. Die für diese Arbeit benötigten Grundlagen der Optimierung werden im zweiten Kapitel vorgestellt. Das dritte Kapitel beschäftigt sich mit der Theorie der Kriging- Approximation. Die Verwendung eines Ersatzmodells zur Optimierung und die Parallelisierung der entstehenden Verfahren sind das Thema des vierten Kapitels. Im fünften Kapitel werden die vorgestellten Verfahren numerisch verifiziert und es werden Vorschläge für die Anwendung gegeben. Das sechste Kapitel gibt einen Überblick über die Kettentriebskonstruktion und die Verwendung der vorgestellten Algorithmen. Das letzte Kapitel fasst die erreichten Ziele zusammen und gibt Vorschläge für weitere Verbesserungen und Forschungsthemen.

The rank revealing QR decomposition is a special form of the well known QR decomposition of a matrix. It uses specialized pivoting strategies and allows for an easy and efficient numerical rank decision for arbitrary matrices. It is especially valuable when column compression of rectangular matrices needs to be performed. Here we provide documentation and compilation instructions for a MATLAB MEX implementation of the RRQR allowing the easy usage of this decomposition inside the MATLAB environment.

We address the important field of large scale matrix based algorithms in control and model order reduction. Many important tools from theory and applications in systems theory have been widely ignored during the recent decades in the context of PDE constraint optimal control problems and simulation of electric circuits. Often this is due to the fact that large scale matrices are suspected to be unsolvable in large scale applications. Since around 2000 efficient low rank theory for matrix equation solvers exists for sparse and also data sparse systems. Unfortunately upto now only incomplete or experimental Matlab implementations of most of these solvers have existed. Here we aim on the implementation of these algorithms in a higher programming language (in our case C) that allows for a high performance solver for many matrix equations arising in the context of large scale standard and generalized state space systems. We especially focus on efficient memory saving data structures and implementation techniques as well as the shared memory parallelization of the underlying algorithms.

1) Das niedrige und bezueglich einer eventuellen Logik unzureichende Niveau der Aristoteles‘schen Syllogismen sollte spaetestens nach diesem Aufsatz klar sein. Falls darueberhinaus die oft fehlende Deduktion unsererseits zurecht kritisiert wurde, so war dies moeglich durch die Eigenentwicklung einer Regel, die die Rangfolge von Begriffen, Woertern und Inhalten definiert. Auch die Tatsache, dass Aristoteles gemaess dieser Regel in unterschiedliche Richtungen argumentiert hat, liess sich mit dieser Regel belegen. 2) Es wird in diesem Aufsatz folgerichtig vorgeschlagen, a) sich nur noch zweier (2-er) logischer Operatoren zu bedienen, b) die Benennungen fuer die Informatiker in Richtung groesserer Klarheit und Zeitgewinn zu aendern und c) im Falle der „Castell-Logik“ (interne Bezeichnung) die 2 o.g. logischen Operatoren durch die analogen arithmetischen zu ersetzen. 3) Auch die Reflexionen ueber den Begriff „Logik“ in diesem Aufsatz sind entweder total neu (wir haben sie in der Literatur nirgends definiert vorgefunden) oder wurden zumindest hier erstmalig konsequent angewandt. Obwohl auch sie simpel sind, hat diese stringente und einheitlich angewendete Logik-Definition (z.B. „Die Realitat gibt uns die Gesetzmaessigkeiten vor. Und wir stellen sie nach“ ....und zwar fuer Rekonstruktionen der Vergangenheit oder Planungen fuer die Zukunft) den vorliegenden Aufsatz erst ermoeglicht.:Deduktives Folgern in den Syllogismen des Aristoteles? Die behauptete Ueberlegenheit der mathematischen Logik vs. Sprachlogik. Definition des Begriffs Logik. Ein Beispiel aus der sog. Sprachlogik. 'Wenn-dann' als logischer Operator. 'Wenn-dann' in der eigenen Castell-Logik.