Anschrift:

Universität Potsdam
Institut für Mathematik
Campus Golm, Haus 9
Karl-Liebknecht-Straße 24-25
14476 Potsdam


Forschungsinteressen

  • Evolutionary Graph Theory
  • Reinforcement Learning
  • Markov Reward and Decision Processes
  • Hochschuldidaktik
  • Didaktik und Geschichte der Wahrscheinlichkeitstheorie

Unser Übungsbuch ist nun verfügbar (https://doi.org/10.25932/publishup-59593), eBook


Lebenslauf (zuletzt aktualisiert Oct. 2023)


Lehre

  • Übung „Statistik für Biologen/Ernährungswissenschaftler“, deutsch
  • Übung „Stochastik“, BSc Mathematik, deutsch
  • Übung „Stochastik für Informatik“, deutsch, Bachelor of Computer Science
  • Seminar „Geschichte der Populationsdynamik“, angebunden an die Vorlesung „Stochastische Modelle“ , deutsch, Master of Education
  • Vorlesung „Stochastic Processes“, english, Master, Skript Ch 1-3
  • Übung „Advanced Probability Theory“, english, Master
  • Seminar „Stochastic Simulation“, english, Master
  • Übung „Gibbs-Measures“, english, Master
  • Vorlesung + Tutorium „Stochastik für LA“, Bachelor Lehramt Mathematik, deutsch.
  • Übung „Statistik für Ernährungswissenschaftler“, deutsch
  • Projekt „Erweitertes Fachwissen im schulischen Kontext“, Bachelor Lehramt Mathematik, deutsch
  • Seminar „(Stochastische) Simulation im Schulunterricht“, Master Lehramt Mathematik, deutsch
  • Seminar „Simulation of Stochastic Processes“, Master Mathematik, englisch
  • Übungsgruppe „Lineare Algebra“, deutsch
  • Vorlesung Stochastik für Lehramt, Bachelor Lehramt, deutsch
  • Übung und Tutorium zur Vorlesung Stochastik, Bachelor und Lehramt, deutsch
  • Vorlesung „Dynamische Systeme“, Master, deutsch
  • Vorlesung und Übung „Grundlagen der Stochastik für Informatiker“, Computer Science, deutsch
  • Vorlesung und Seminar „Markov Reward and Decision Processes“, Master of Data Science, english
  • Seminar „Simulation im Schulunterricht“, Mathematik, Bachelor of Education, deutsch
  • Seminar „Simulation of Stochastic Processes“, Mathematik, Master of Science, englisch
  • Lehrauftrag für „Stochastics“, Data Science, Sommersemester 2019, Universität Potsdam
  • freiberufliche Nachhilfe für Studenten der Fachrichtungen BWL, VWL, Maschinenbau, Mathematik, Informatik, 2016-2019
  • Tutorial Probability, School of Mathematics, University of Edinburgh, 2013-2014
  • „Übungsbuch zur Stochastik - Aufgaben und Lösungen  - Grundlegende Konzepte und Anwendungen“, (306 Seiten), S. Roelly und P. Keller, Universitätsverlag Potsdam, ISBN: 978-3-86956-563-7,  https://doi.org/10.25932/publishup-59593
  • 2 Kapitel in „Mathematisch für fortgeschrittene Anfänger“ (Binomialmatrizen und das Lemma von Gessel-Viennot, Mathematik des Faltens — Winkeldreiteilung und der Satz von Haga), Martin Wohlgemut, 2010, Springer 

Betreute Arbeiten

Master-Arbeit (MSc Mathematik)

  • Mohammad Belkasim - „Card Shuffling and Cut-Off Phenomena“, (Nov. 23), MSc Mathematik (Betreuer & Erstgutachter)
  • Mert Ugurlu - „Evolutionary Graphs and Wald Martingales“, (Nov. 23), MSc Mathematik (Betreuer & Erstgutachter)
  • Samira Elmansouri - „Deep Reinforcement Learning for Solving Large Space Problems“,(Solving 2048), (Nov. 2022), MSc Mathematik (Betreuer & Erstgutachter)
  • Melani Tudrung - „Mathematikunterricht im Nationalsozialismus“, (Okt. 2022), MEd (Zweitgutachter)

Bachelor-Arbeiten (Lehramt, BSc Mathematik)

  • Jessica Havemann, „Rekordwerteprozess“ (in Bearbeitung), BSc Mathematik, (Betreuer & Erstgutachter)
  • Jeanne Wedde, „Irrfahrten, Glücksspiele und Anwendungen im Schulunterricht“ (Sep. 2023), BEd, (Zweitgutachter)
  • Adrian Lorenz - „Bayesian Contextual Multi-Armed Bandit - Random Projection Algorithmen“ (Aug 2023), BSc Mathematik, (Zweitgutachter)
  • Katharina Stettinius - „Ein mathematisches Modell für die zeitliche Entwicklung der Zelldichte von Gehirntumoren“ , (April 2023), BEd, (Zweitgutachter) 
  • Max Engelhardt - „Zwischen Simulation und Beweis - eine mathematische Analyse des Bienaymé-Galton-Watson-Prozesses und sein Einsatz innerhalb des Mathematikunterrichts“ - prämiert mit dem Bachelorpreis der BMG 2021 (2021), BEd, (Betreuer & Erstgutachter)

Research Projekte (Master of Data Science)

  • Clemens Woest - AI Solvers for Sokoban
  • Reemi Mukherjee - Playing Flappy Bird with Deep Reinforcement Learning and Evolution Strategy
  • Sandip Kumar Ghosh - Stock Trading with Deep Reinforcement Learning
  • Tobias Ehlen - Solving T-Rex-Rush with Reinforcement Learning

Academic Reading and Writing (Topics)

  • Branching Processes
  • Brownian Motion and the Donsker Theorem
  • Markov Decision and Reward Chains
  • Harmonic Functions for Markov Chains - the maximum principle
  • Risk Theory
  • The isothermal theorem

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Dann kontaktieren Sie mich bitte mit einem Themenvorschlag. Einige Vorschläge, die für Lehramtskandidat:innen geeignet sind, finden Sie bereits auf der Seite der Didaktik: Konkrete Themen für BA

Grundsätzlich können Sie bei und mit mir Bachelor- und Master-Arbeiten zu Themen aus der Stochastischen Simulation, Markovketten, diskrete Martingale und mathematische Biologie schreiben.

Themen zum Bereich Reinforcement Learning nehme ich im Moment nicht an.