Dr. Shayan Hundrieser at the award ceremony with the spokesperson of the German Mathematical Society Stochastics Division, Prof. Dr. Claudia Kirch. Photo: private

Dr. Shayan Hundrieser at the award ceremony with the spokesperson of the German Mathematical Society Stochastics Division, Prof. Dr. Claudia Kirch. Photo: private

Shayan Hundrieser erhält Dissertationspreis

Der Göttinger Mathematiker Dr. Shayan Hundrieser ist mit dem renommierten Dissertationspreis der Fachgruppe Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik der Deutschen Mathematiker-Vereinigung ausgezeichnet worden.
Mit dem Preis werden herausragende Forschungsarbeiten von Nachwuchswissenschaftlern auf dem Gebiet der Stochastik gewürdigt. Seine Dissertation mit dem Titel „Statistical Optimal Transport and its Entropic Regularization: Compared and Contrasted“ wurde von der Jury besonders für seine bedeutenden Beiträge auf dem Gebiet des statistischen optimalen Transports gewürdigt.
Der mit 1.000 Euro dotierte Preis wurde im März im Rahmen der diesjährigen Fachtagung der DMV in Dresden verliehen.
 
Hundrieser forscht in der Arbeitsgruppe von Prof. Dr. Axel Munk, MBExC Mitglied an der Fakultät für Mathematik und Informatik. In seiner Dissertation entwickelte er mathematische Grundlagen für die Entwicklung neuer Methoden des statistischen optimalen Transports zur Analyse von komplexen Daten. Solche Methoden sollen in Zukunft etwa zur verbesserten medizinischen Diagnostik bei bildgebenden Verfahren zum Einsatz kommen. „Wir freuen uns riesig, dass diese Auszeichnung seit 30 Jahren zum ersten Mal nach Göttingen gegangen ist“, so Dekanin Prof. Dr. Anja Sturm.
 
Dr. Hundrieser wird seine Forschungen demnächst mit einem Postdoc-Stipendium der Deutschen Akademie der Naturforscher Leopoldina an der Yale University in den USA und an der Universität Twente in den Niederlanden fortsetzen.
 
Die Promotion wurde durch das DFG-Exzellenzcluster „Multiscale Bioimaging“, den DFG-Sonderforschungsbereich „Mathematik des Experiments“ und das Graduiertenkolleg „Strukturerkennung in komplexen Daten“ gefördert.
 
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