Moritz Link
Seit Januar 2021 bin ich Doktorand in der Gruppe von Prof. Dr. Stefan Volkwein. In meiner Dissertation beschäftige ich mich mit der Simulation und Optimierung von Energieversorgungsnetzen. Ich bin Mitglied der Mathe Initiative Bodensee.
Diese Stelle wird durch das Projekt "Energiewende vor Ort – Optimale dezentrale Energieversorgung und Kommunikationsstrategien hinsichtlich politischer und sozialer Akzeptanz" unterstützt.
Forschungsgebiete:
- Mixed-Integer Linear and Nonlinear (Multiobjective) Optimization
- Optimization of Energy Supply Networks
Programmiersprachen und verwendete Software:
- Python
- Matlab
- Latex
Aktuelle Projekte:
Lehre:
- Sommersemester 2023: Assistent für Computergestützte Mathematik von Dr. Stefan Frei gemeinsam mit Dr. Jan Bartsch
- Wintersemester 2022/23: Betreuung der Lehrveranstaltung "Numerik" von Dr. Stefan Frei gemeinsam mit Simon Buchwald
- Sommersemester 2022: Tutorium der Lehrveranstaltung "Optimierung I" von Dr. Behzad Azmi gehalten
- Wintersemester 2021/22: Betreuung der Lehrveranstaltung "Optimierung II" von Prof. Volkwein gemeinsam mit Dr. Luca Mechelli
- Wintersemester 2021/22: Betreuung des Blockseminars "Grundlagen Künstlicher Intelligenz und ihre Anwendung in allen Schulfächern" gemeinsam mit Dr. Lothar Sebastian Krapp, Daniela Schuster und Franziska Schropp.
- Sommersemester 2021: Betreuung der Lehrveranstaltung "Optimierung I" von Prof. Volkwein.
- Wintersemester 2020/21: Betreuung des Lehrveranstaltung Numerische Mathematik von Prof. Volkwein und Dr. Frei gemeinsam mit Marco Bernreuther.
Publikationen:
- An MINLP Model for designing decentralized. energy supply networks
C. Eggen, T.-V. Huynh, M. Link, P. Stephan und S. Volkwein - Computing an enclosure for multiobjective mixed-integer nonconvex optimization problems using piecewise linear relaxations
M. Link und S. Volkwein
Eingereicht, 2022
Weitere Interessen:
Weiter interessiere ich mich für die Definierbarkeit von henselschen Bewertungen - ein Thema an der Schnittstelle zwischen Modelltheorie und algebraischer Geometrie. Über die Theorie zu (Definierbarkeit von) Bewertungen auf NIP-Körpern kann dies im Kontext der Lernbarkeit (learnability) neuronaler Netze gesehen werden. Aus meinem Masterstudium mit Schwerpunkt in "Reeller algebraischer Geometrie" heraus entwickelte sich eine Zusammenarbeit mit Salma Kuhlmann und Lothar Sebastian Krapp:
- Definability of henselian valuations by conditions on the value group
(gemeinsam mit Salma Kuhlmann und Lothar Sebastian Krapp)
Erscheint in J. Symb. Log., 2022