Die Sars-CoV-2-Pandemie hat die mathematische Modellierung ins Rampenlicht gerückt. Vorhersagen über die Zahl der Neuinfektionen haben zu politischen, sozialen und wirtschaftlichen Entscheidungen von noch nie dagewesenem Ausmaß geführt. Die Pandemie hat aber auch die Grenzen und Fallstricke der mathematischen Modellierung komplexer dynamischer Systeme aufgezeigt.

Es mag wie ein Widerspruch erscheinen, aber es funktioniert: Wir können ein komplexes System durch etwas Einfacheres, ein Modell, darstellen, das es uns dann erlaubt, (i) die Mechanismen zu verstehen, mit denen das komplexe System funktioniert, und (ii) Vorhersagen über sein Verhalten zu treffen. Wie können wir etwas vereinfachen, das wir nicht verstehen, um es zu verstehen?

Willkommen in der Welt der Modellierung in der Wissenschaft!

Im Vortrag "Vom Wissen ob und wie Dinge eskalieren" werde ich einen Überblick über mathematische Modelle geben, darunter statistische Modelle, Modelle des maschinellen Lernens, Graphenmodelle, Modelle dynamischer Systeme. Die Anwendungen dieser Modelle reichen von molekulardynamischen Simulationen bis hin zu zellulären Netzwerken, Epidemiologie und Klimaforschung. Ich möchte mich auf die Hauptideen sowie die Möglichkeiten und Grenzen von Systemansätzen konzentrieren. Ich werde die Aussage "Alle Modelle sind falsch, aber einige sind nützlich" erläutern.

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Prof. Dr. Olaf Wolkenhauer