Projekte pro Jahr
Persönliches Profil
Kompetenzen im Bereich UN SDGs
2015 einigten sich UN-Mitgliedstaaten auf 17 globale Ziele für nachhaltige Entwicklung (Sustainable Development Goals, SDGs) zur Beendigung der Armut, zum Schutz des Planeten und zur Förderung des allgemeinen Wohlstands. Die Arbeit dieser Person leistet einen Beitrag zu folgendem(n) SDG(s):
Fingerprint
Ergründen Sie die Forschungsthemen, in denen Hans-Joachim Bungartz aktiv ist. Diese Themenbezeichnungen stammen aus den Werken dieser Person. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.
- 1 Ähnliche Profile
Kooperationen und Spitzenforschungsbereiche der letzten fünf Jahre
Jüngste externe Zusammenarbeit auf Länder-/Gebietsebene. Tauchen Sie ein in Details, indem Sie auf die Punkte klicken, oder:
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Deep physics based structural health monitoring
Dietrich, F. (Leitende(r) Forscher/-in), Kollmannsberger, S. S. (Leitende(r) Forscher/-in), Bungartz, H.-J. (Leitende(r) Forscher/-in) & Sun, Q. (Weitere Forschende)
13/03/23 → 12/03/27
Projekt: Forschung
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3xa: Simulationssoftware für Exascalesysteme zur Berechnung von Dreikörperwechselwirkungen
Bungartz, H.-J. (Leitende(r) Forscher/-in), Neumann, P. (Leitende(r) Forscher/-in), Meier, K. (Leitende(r) Forscher/-in), Resch, M. (Leitende(r) Forscher/-in), Vrabec, J. (Leitende(r) Forscher/-in), Gratl, F. (Weitere Forschende) & Muehlhaeusser, M. (Weitere Forschende)
1/11/22 → 30/10/25
Projekt: Forschung
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TIME-X
Bungartz, H.-J. (Leitende(r) Forscher/-in), Schreiber, M. (Leitende(r) Forscher/-in), Neckel, T. (Leitende(r) Forscher/-in), Schulz, M. (Leitende(r) Forscher/-in), Bolten, M. (Leitende(r) Forscher/-in), Stephanie, F. (Leitende(r) Forscher/-in), Legoll, F. (Leitende(r) Forscher/-in), Lelièvre, T. (Leitende(r) Forscher/-in), Speck, R. (Leitende(r) Forscher/-in), Samaey, G. (Leitende(r) Forscher/-in), Vandewalle, S. (Leitende(r) Forscher/-in), Maday, Y. (Leitende(r) Forscher/-in), Schöps, S. (Leitende(r) Forscher/-in), Ruprecht, D. (Leitende(r) Forscher/-in), Krause, R. (Leitende(r) Forscher/-in), Gander, M. J. (Leitende(r) Forscher/-in) & Gaddameedi, K. (Weitere Forschende)
1/04/21 → 31/03/24
Projekt: Forschung
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Erweiterung von ATHLET durch die allgemeine Kopplungsschnittstelle preCICE für die Simulation von Multiphysikproblemen in der Reaktorsicherheit - Teil: preCICE
Bungartz, H.-J. (Leitende(r) Forscher/-in), Uekermann, B. (Weitere Forschende) & Chourdakis, G. (Weitere Forschende)
1/06/19 → 31/12/22
Projekt: Forschung
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preDOM -- Domestication of the Coupling Library preCICE
Mehl, M. M. (CoPI), Bungartz, H.-J. (Leitende(r) Forscher/-in), Chourdakis, G. (Weitere Forschende), Uekermann, B. (Weitere Forschende) & Simonis, F. (Weitere Forschende)
1/05/18 → 30/06/22
Projekt: Forschung
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Stochastic black-box optimization using multi-fidelity score function estimator
Agrawal, A., Ravi, K., Koutsourelakis, P. S. & Bungartz, H. J., 31 März 2025, in: Machine Learning: Science and Technology. 6, 1, 015024.Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Begutachtung
Open Access -
Anomaly Detection from Time Series Under Uncertainty
Wiessner, P., Bezirganyan, G., Sellami, S., Chbeir, R. & Bungartz, H. J., 2024, Big Data Analytics and Knowledge Discovery - 26th International Conference, DaWaK 2024, Proceedings. Wrembel, R., Chiusano, S., Kotsis, G., Khalil, I. & Tjoa, A. M. (Hrsg.). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, S. 231-238 8 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 14912 LNCS).Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Konferenzbeitrag › Begutachtung
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Efficient and Scalable Kernel Matrix Approximations Using Hierarchical Decomposition
Gaddameedi, K., Reiz, S., Neckel, T. & Bungartz, H. J., 2024, Intelligent Computers, Algorithms, and Applications - Third BenchCouncil International Symposium, IC 2023, Revised Selected Papers. Cruz, C., Zhang, Y. & Gao, W. (Hrsg.). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, S. 3-16 14 S. (Communications in Computer and Information Science; Band 2036 CCIS).Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Konferenzbeitrag › Begutachtung
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Multi-fidelity Gaussian process surrogate modeling for regression problems in physics
Ravi, K., Fediukov, V., Dietrich, F., Neckel, T., Buse, F., Bergmann, M. & Bungartz, H. J., 1 Dez. 2024, in: Machine Learning: Science and Technology. 5, 4, 045015.Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Begutachtung
Open Access4 Zitate (Scopus) -
Multi-fidelity No-U-Turn Sampling
Ravi, K., Neckel, T. & Bungartz, H. J., 2024, Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods - MCQMC 2022. Hinrichs, A., Pillichshammer, F. & Kritzer, P. (Hrsg.). Springer, S. 543-560 18 S. (Springer Proceedings in Mathematics and Statistics; Band 460).Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Konferenzbeitrag › Begutachtung