Fingerprint
Ergründen Sie die Forschungsthemen, in denen Massimo Fornasier 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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Implicit Bias and Low Complexity Networks (iLOCO)
Fornasier, M. (Leitende(r) Forscher/-in) & Rauhut, H. (CoPI)
1/01/21 → …
Projekt: Forschung
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Identification of Energies from Observations of Evolutions
Fornasier, M. (Leitende(r) Forscher/-in)
1/01/16 → …
Projekt: Forschung
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Lern- und Wiederherstellungsalgorithmen für Multi-Sensor Datenfusion und spektrales Entmischen in der Erdbeobachtung
Fornasier, M. (Leitende(r) Forscher/-in), Kramer, G. (CoPI) & Zhu, X. (CoPI)
1/01/15 → …
Projekt: Forschung
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Multiparameter-Regularisierung für hochdimensionales Lernen
Fornasier, M. (Leitende(r) Forscher/-in)
1/01/14 → 31/12/18
Projekt: Forschung
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HDSPCONTR: High-Dimensional Sparse Optimal Control
Fornasier, M. (Leitende(r) Forscher/-in)
1/12/12 → 30/11/17
Projekt: Forschung
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Trade-off Invariance Principle for Minimizers of Regularized Functionals
Fornasier, M., Klemenc, J. & Scagliotti, A., Feb. 2026, in: Journal of Optimization Theory and Applications. 208, 2, 78.Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Begutachtung
Open Access -
A PDE framework of consensus-based optimization for objectives with multiple global minimizers
Fornasier, M. & Sun, L., 2025, in: Communications in Partial Differential Equations. 50, 4, S. 493-541 49 S.Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Begutachtung
Open Access2 Zitate (Scopus) -
A PDE framework of consensus-based optimization for objectives with multiple global minimizers
Fornasier, M. & Sun, L., 2025, (Angenommen/Im Druck) in: Communications in Partial Differential Equations.Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Begutachtung
Open Access -
Approximation theory, computing, and deep learning on the Wasserstein space
Fornasier, M., Heid, P. & Sodini, G. E., 1 Apr. 2025, in: Mathematical Models and Methods in Applied Sciences. 35, 4, S. 825-903 79 S.Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Begutachtung
3 Zitate (Scopus) -
Approximation theory, computing, and deep learning on the Wasserstein space
Fornasier, M., Heid, P. & Sodini, G. E., 2025, (Angenommen/Im Druck) in: Mathematical Models and Methods in Applied Sciences.Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Begutachtung
1 Zitat (Scopus)