New Frontiers in Optimal Adaptivity

Informations projet

OPTIMAL

N° de convention de subvention: 101125225

DOI

10.3030/101125225

Date de signature de la CE 12 Janvier 2024

Date de début 1 Juin 2024

Date de fin 31 Mai 2029

Financé au titre de

• European Research Council (ERC)

Coût total

€ 1 988 674,00

Contribution de l’UE

€ 1 988 674,00

Coordonné par

TECHNISCHE UNIVERSITAET WIEN
Austria

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Peer reviewed articles (4)

On full linear convergence and optimal complexity of adaptive FEM with inexact solver

Auteurs: Philipp Bringmann, Michael Feischl, Ani Miraçi, Dirk Praetorius, Julian Streitberger
Publié dans: Computers & Mathematics with Applications, Numéro 180, 2025, ISSN 0898-1221
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.CAMWA.2024.12.013

Sparse Grid Approximation of Nonlinear SPDEs: The Landau–Lifshitz–Gilbert Equation

Auteurs: Xin An, Josef Dick, Michael Feischl, Andrea Scaglioni, Thanh Tran
Publié dans: SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification, Numéro 13, 2026, ISSN 2166-2525
Éditeur: Society for Industrial & Applied Mathematics (SIAM)
DOI: 10.1137/24M1646054

BDF2-type integrator for Landau-Lifshitz-Gilbert equation in micromagnetics: Unconditional weak convergence to weak solutions

Auteurs: Michele Aldé, Michael Feischl, Dirk Praetorius
Publié dans: Mathematics of Computation, 2026, ISSN 1088-6842
Éditeur: American Mathematical Society (AMS)
DOI: 10.1090/MCOM/4210

Regularized dynamical parametric approximation

Auteurs: Michael Feischl, Caroline Lasser, Christian Lubich, Jörg Nick
Publié dans: Numerische Mathematik, 2026, ISSN 0029-599X
Éditeur: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1007/S00211-026-01551-5

Book chapters (1)

Optimal adaptive implicit time-stepping

Auteurs: Michael Feischl, David Niederkofler
Publié dans: 2025
Éditeur: Elsevier