Dr. Jan Blechschmidt
Dr. Jan Blechschmidt
Wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Arbeitsgruppe Numerische Mathematik (Prof. Dr. Oliver Ernst)
Telefon:
+49 371 531 33656
Büro:
Reichenhainer Str. 41, Zimmer 624
Sekretariat:
Anne-Kristin Glanzberg, Zimmer 607, Telefon +49 371 531 22500
Postanschrift:
TU Chemnitz, Fakultät für Mathematik, 09107 Chemnitz
Lebenslauf
- 1989 in Schlema geboren
- 2008-2013: Studium der Wirtschaftsmathematik an der Technischen Universität Chemnitz, Deutschland
- März 2013: Diplom in Wirtschaftsmathematik
- Mai 2022: Promotion zum Thema: Numerical Methods for Stochastic Control Problems with Applications in Financial Mathematics
- April 2013 - März 2019: wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Professur Numerische Mathematik (Partielle Differentialgleichungen) Prof. Dr. R. Herzog
- April 2015 - Juni 2018: wissenschaftlicher Mitarbeiter im DFG Projekt - Impulskontrollprobleme und adaptive numerische Lösung von Quasi-Variationsungleichungen in Markovschen Faktormodellen
- Seit April 2019: wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Professur Numerische Mathematik Prof. Dr. O. Ernst
- April 2020 - September 2023: wissenschaftlicher Mitarbeiter im BMBF Projekt - SOPRANN: Synthese optimaler Regelungen und adaptiver Neuronaler Netze für Mobilitätsanwendungen
Lehre
Sommersemester 2025 (Vetretungsprofessur an der TU Bergakademie Freiberg)
- Seminar zum Thema Scientific Machine Learning
- Vorlesung Numerik für Mathematiker (gemeinsam mit Prof. Dr. Sebastian Aland)
- Vorlesung Numerik für Naturwissenschaftler (gemeinsam mit Prof. Dr. Sebastian Aland)
- Vorlesung Parallel Computing (gemeinsam mit Prof. Dr. O. Rheinbach)
Wintersemester 2024/2025
- Übung zur Vorlesung Einführung Data Science (Prof. Dr. Oliver Ernst)
Sommersemester 2024
Wintersemester 2023/24
Wintersemester 2019/20
Sommersemester 2019
- Übung zur Vorlesung Optimierung im maschinellen Lernen (Prof. Dr. Roland Herzog)
- Übung zur Vorlesung Statistik für Wirtschaftswissenschaftler (Dr. Dana Uhlig)
Wintersemester 2018/19
Wintersemester 2017/18
Sommersemester 2017
Wintersemester 2016/17
Wintersemester 2015/16
- Übung zur Vorlesung Stochastische Finanzmärkte (Dr. Eberhard Mayerhofer)
Wintersemester 2014/15
- Übung zur Vorlesung Grundlagen der Optimierung (Prof. Dr. Roland Herzog)
- Übung zur Vorlesung Statistik für Wirtschaftswissenschaftler (Dr. Dana Uhlig)
Sommersemester 2014
- Übung zur Vorlesung Numerik partieller Differentialgleichungen (Prof. Dr. Roland Herzog)
- Übung zur Vorlesung Mathematik II (für Informatiker, ET und IK) (Prof. Dr. Oliver Ernst)
Wintersemester 2013/14
- Übung zur Vorlesung Optimierung mit partiellen Differentialgleichungen (Prof. Dr. Roland Herzog)
- Übung zur Vorlesung Statistik für Wirtschaftswissenschaftler (Dr. Dana Uhlig)
Wintersemester 2010/11
- Übung Elementarmathematik zur Vorlesung Höhere Mathematik I.1 (Prof. Dr. Roland Herzog)
Forschungsprojekte
- DFG Projekt - Impulskontrollprobleme und adaptive numerische Lösung von Quasi-Variationsungleichungen in Markovschen Faktormodellen
- BMBF Projekt - SOPRANN: Synthese optimaler Regelungen und adaptiver Neuronaler Netze für Mobilitätsanwendungen
Dissertation
Numerical Methods for Stochastic Control Problems with Applications in Financial Mathematics
2022
Publikationen
Physics-Informed DeepONets for drift-diffusion on metric graphs: simulation and parameter identification
International Conference on Machine Learning (ICML), 2025
A comparison of PINN approaches for drift-diffusion equations on metric graphs
arXiv:2205.07195
May 2022
Three ways to solve partial differential equations with neural networks - A review
GAMM-Mitteilungen, 44(2), p.29, 2021
DOI: 10.1002/gamm.202100006
Error estimation for second-order partial differential equations in nonvariational form
Wiley: Numerical Methods for Partial Differential Equations (NMPDE), 37(3), p.2190 - 2221, 2020
DOI: 10.1002/num.22678
Improving Policies for Hamilton-Jacobi-Bellman Equations by Postprocessing
De Gruyter Radon Series on Computational and Applied Mathematics, 2018
DOI: 10.1515/9783110543599-002
Abschlussarbeiten
- Marvin Wäcker (TU Chemnitz, SS2025)
Automatisierte Qualitätskontrolle vor dem Laserschweißen im Karosseriebau: KI-gestützte Analyse von Komponenten des Fertigungsprozesses - Noah Zuchna (TU Chemnitz, SS2025)
Large Language Models for Topic Modeling at Scale: A TnT-LLM-Based Approach - Waldemar Schröder (TU Chemnitz, WS2024/25)
A variational autoencoder for time series video prediction - Dominik Strutz (TU Chemnitz, SS2024)
Vision Transformer as Source For Regularization Maps: An Alternative to the Classic U-Net? - Moritz Poguntke (TU Chemnitz, SS2024)
Normalizing Flows—An overview of current methods - Daniel Wolf (TU Chemnitz, SS2023)
Finite-Differenzen-Verfahren zur Lösung von Eigenwertproblemen das Laméoperators (Bachelorarbeit) - Roland Wolf (TU Chemnitz, SS2023)
Numerische Simulation der instationären Navier-Cauchy-Gleichung mittels Finite-Differenzen-Verfahren (Bachelorarbeit) - Paul Walla (TU Chemnitz, SS2023)
Entity Resolution in Banking Supervision (Masterarbeit) - Maximilian Grupen (TU Chemnitz, SS2023)
Optische Prozessüberwachung eines Laserschweißprozesses mit Hilfe maschinellen Lernens (Masterarbeit) - Julius Peltri (TU Chemnitz, WS2022/23)
Einsatz von Quadraturformeln basierend auf Leja-Punkten in Physics Informed Neural Networks (Masterarbeit) - Manuel Richter (TU Chemnitz, SS2022)
Optimierung der Anomalie-Erkennung von Widerstandspunktschweißverbindungen mittels maschinellen Lernens (Masterarbeit) - Tom-Christian Riemer (TU Chemnitz, SS2022)
The Performance of Physics Informed Neural Networks on Metric Graphs (Masterarbeit) - Sven Jacob (TU Chemnitz, WS2021/22)
Computational Methods for Universal Kriging Models (Masterarbeit) - Shiwen Song (TU Chemnitz, WS2021/22)
Applying adapted simulated annealing in deep neural networks (Masterarbeit) - Maximilian Kloppe (TU Chemnitz, SS2021)
Unsicherheit bei neuronalen Netzen (Masterarbeit) - Josie König (TU Chemnitz, SS2020)
The Generalized Labelled Multi-Bernoulli Filter for Multiple Object Tracking (Bachelorarbeit) - Marcus Pelz (TU Chemnitz, WS2017/18)
Markov-basierte Vorhersage von Fahrverhalten mittels Methoden des Reinforcement Learning (Masterarbeit) - Sandy Bitterlich (TU Chemnitz, WS2016/17)
ADMM-Verfahren und Anwendungen im maschinellen Lernen (Masterarbeit) - Felix Queitzsch (TU Chemnitz, SS2016)
Hidden Markov Models (Bachelorarbeit) - Sophie Henning (TU Chemnitz, SS2016)
Numerische Verfahren zur Lösung eines Mean Field Games (Bachelorarbeit) - Robin Herz (TU Chemnitz, SS2016)
Aufgaben der stochastischen linearen Optimierung (Bachelorarbeit) - Toni Kowalewitz (TU Chemnitz, SS2016)
Numerische Methoden der Optionspreisbewertung in Märkten mit Sprüngen (Diplomarbeit)
Mitbetreute Computerpraktika und Seminararbeiten
- Jasmin Sternkopf (TU Chemnitz, WS2020/21)
Dimensionsreduktionsverfahren zur Enthüllung latenter semantischer Strukturen - Toni Kowalewitz (TU Chemnitz, SS2014)
Markovsche Entscheidungsprozesse in der Portfoliooptimierung