Dr. Matthias Beckmann

Fachbereich Mathematik
Bereich Optimierung und Approximation
Bundesstraße 55 (Geomatikum)
20146 Hamburg

Raum T07
Tel.: 040 42838-6240
Fax: 040 42838-5117
E-Mail: matthias.beckmann (at) uni-hamburg.de

Von Oktober 2014 bis September 2021 war ich wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Arbeitsgruppe von Prof. Dr. Armin Iske im Bereich Optimierung und Approximation.
Im Sommersemester 2021 (01.04.2021 - 30.09.2021) war ich Vertretungprofessor am Zentrum für Technomathematik der Universität Bremen.

Persönliche Homepage: mbeckmann.de

Forschungsinteressen

Approximationstheorie
Inverse Probleme (v.a. Computertomographie)
Signalverarbeitung und Bildanalyse

Dissertation

Matthias Beckmann (2018)
Error Estimates and Convergence Rates for Filtered Back Projection Reconstructions.
Universität Hamburg, 2018.

Preprints

Matthias Beckmann, Ayush Bhandari and Felix Krahmer (2021)
The Modulo Radon Transform: Theory, Algorithms and Applications.
arXiv: 2105.04194.

Veröffentlichungen

Begutachtete Zeitschriftenartikel

Matthias Beckmann, Peter Maass and Judith Nickel (2021)
Error analysis for filtered back projection reconstructions in Besov spaces.
Inverse Problems 37(1), 2021, 014002.
DOI: 10.1088/1361-6420/aba5ee.

Matthias Beckmann and Armin Iske (2020)
Saturation Rates of Filtered Back Projection Approximations.
Calcolo 57(1), 2020, 12.
DOI: 10.1007/s10092-020-00360-y.

Matthias Beckmann and Armin Iske (2019)
Error Estimates and Convergence Rates for Filtered Back Projection.
Mathematics of Computation 88(316), 2019, 801-835.
DOI: 10.1090/mcom/3343.

Begutachtete Konferenzbeiträge

Matthias Beckmann, Felix Krahmer and Ayush Bhandari (2020)
HDR Tomography via Modulo Tomography.
IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2020, 3025-3029.
DOI: 10.1109/ICIP40778.2020.9190878.

Ayush Bhandari, Matthias Beckmann and Felix Krahmer (2020)
The Modulo Radon Transform and its Inversion.
European Signal Processing Conference (EUSIPCO), 2020, 770-774.
DOI: 10.23919/Eusipco47968.2020.9287586.

Matthias Beckmann and Armin Iske (2019)
Convergence Rates for Hölder-Windows in Filtered Back Projection.
IEEE International Conference on Sampling Theory and Applications (SampTA), 2019.
DOI: 10.1109/SampTA45681.2019.9030855.

Matthias Beckmann and Armin Iske (2017)
Sobolev Error Estimates for Filtered Back Projection Reconstructions.
IEEE International Conference on Sampling Theory and Applications (SampTA), 2017, 251-255.
DOI: 10.1109/SAMPTA.2017.8024439.

Matthias Beckmann and Armin Iske (2015)
Error Estimates for Filtered Back Projection.
IEEE International Conference on Sampling Theory and Applications (SampTA), 2015, 553-557.
DOI: 10.1109/SAMPTA.2015.7148952.

Sonstige Konferenzbeiträge

Matthias Beckmann and Armin Iske (2016)
On the Error Behaviour of the Filtered Back Projection.
Proc. Appl. Math. Mech. (PAMM) 16(1), 2016, 833-834.
DOI: 10.1002/pamm.201610405.

Technische Berichte

Matthias Beckmann and Armin Iske (2017)
Approximation of Bivariate Functions from Fractional Sobolev Spaces by Filtered Back Projection.
Hamburger Beiträge zur Angewandten Mathematik (HBAM) 2017-05, 2017.

Matthias Beckmann and Armin Iske (2016)
Analysis of the Inherent Reconstruction Error in Filtered Back Projection.
Hamburger Beiträge zur Angewandten Mathematik (HBAM) 2016-01, 2016.

Konferenzen, Workshops und wissenschaftliche Vorträge

Jahrestagung der DMV und ÖMG (DMV2021)
27. September - 01. Oktober 2021, Passau, Deutschland.
Vortrag: Error Analysis for Filtered Back Projection Reconstructions.
Eingeladen von Prof. Dr. Armin Iske & Prof. Dr. Dirk Praetorius

13th International Conference on Sampling Theory and Applications (SampTA2019)
08. - 12. Juli 2019, Université de Bordeaux, Bordeaux, Frankreich.
Vortrag: Convergence Rates for Hölder-Windows in Filtered Back Projection.

16th International Conference on Approximation Theory (AT2019)
19. - 22. Mai 2019, Vanderbilt University, Nashville, TN, USA.
Vortrag: Approximation of Bivariate Functions by Filtered Back Projection.

Mecklenburg Workshop "Approximation Methods and Fast Algorithms" (MW2018)
10. - 14. September 2018, Universität zu Lübeck, Hasenwinkel, Deutschland.
Vortrag: Saturation Rates for Filtered Back Projection.

SIAM Conference on Imaging Science (IS2018)
05. - 08. Juni 2018, Bologna, Italien.
Vortrag: Error Analysis for Filtered Back Projection Reconstructions in Fractional Sobolev Spaces.

YR Meeting & CSE Workshop "Recent Trends and Future Developments in Computational Science & Engineering" (CSE2018)
26. - 29. März 2018, Technische Universität Hamburg, Plön, Deutschland.
Vortrag: Saturation Rates for Filtered Back Projection Reconstructions.

89. Jahrestagung der GAMM (GAMM2018)
19. - 23. März 2018, München, Deutschland.
Vortrag: Saturation Rates for Filtered Back Projection Reconstructions.

GAMM-MSIP Workshop on Mathematical Signal Processing and Data Analysis (GAMM-MSIP2017)
18. - 20. September 2017, Universität Bremen, Bremen, Deutschland.
Vortrag: Error Analysis for Filtered Back Projection Reconstructions in Fractional Sobolev Spaces.

12th International Conference on Sampling Theory and Applications (SampTA2017)
03. - 07. Juli 2017, Tallinn University, Tallinn, Estland.
Vortrag: Sobolev Error Estimates for Filtered Back Projection Reconstructions.

Oberseminar: Mathematics of Data Analysis (TUM2017)
18. Mai 2017, Technische Universität München, München, Deutschland.
Vortrag: Sobolev Error Estimates for Filtered Back Projection Reconstructions.
Eingeladen von Dr. Frank Filbir & Prof. Dr. Felix Krahmer

88. Jahrestagung der GAMM (GAMM2017)
06. - 10. März 2017, Weimar, Deutschland.
Vortrag: Error Analysis for Filtered Back Projection Reconstructions in Fractional Sobolev Spaces.

IM-Workshop on Signals, Images, and Approximation (IM2017)
27. Februar - 03. März 2017, Bernried, Deutschland.
Vortrag: Error Analysis for Filtered Back Projection Reconstructions in Fractional Sobolev Spaces.

27. Rhein-Ruhr-Workshop on Applied Analysis (RRW2017)
27. - 28. Januar 2017, Bestwig, Deutschland.
Poster: Analysis of the Inherent Reconstruction Error in Filtered Back Projection.

International Workshop on Mathematical Imaging and Emerging Modalities (MIEM2016)
27. - 30. Juni 2016, Universität Osnabrück, Osnabrück, Deutschland.
Vortrag: Analysis of the Inherent Reconstrution Error in Filtered Back Projection.

SIAM Conference on Imaging Science (IS2016)
23. - 26. Mai 2016, Albuquerque, NM, USA.
Vortrag: Error Estimates and Convergence Rates for Filtered Back Projection.

YR Meeting & CSE Workshop "Recent Trends and Future Developments in Computational Science & Engineering" (CSE2016)
21. - 24. März 2016, Universität Hamburg, Plön, Deutschland.
Vortrag: On the Error Behaviour of the Filtered Back Projection.

Jahrestagung der DMV und GAMM (DMV2016)
07. - 11. März 2016, Braunschweig, Deutschland.
Vortrag: On the Error Behaviour of the Filtered Back Projection.

IM-Workshop on Signals, Images, and Approximation (IM2016)
29. Februar - 04. März 2016, Bernried, Deutschland.
Vortrag: Error Estimates and Convergence Rates for Filtered Back Projection.

26. Rhein-Ruhr-Workshop on Applied Analysis (RRW2016)
29. - 30. Januar 2016, Bestwig, Deutschland.
Vortrag: Fehlerabschätzungen und Konvergenzraten für die gefilterte Rückwärtsprojektion.

ICERM Workshop "Computational and Analytical Aspects of Image Reconstruction" (CAAIR2015)
13. - 17. Juli 2015, Brown University, Providence, RI, USA.
Poster: Error Estimates for Filtered Back Projection.

11th International Conference on Sampling Theory and Applications (SampTA2015)
25. - 29. Mai 2015, American University, Washington, DC, USA.
Vortrag: Error Estimates for Filtered Back Projection.

YR Meeting & CSE Workshop "Recent Trends and Future Developments in Computational Science & Engineering" (CSE2015)
09. - 13. März 2015, Christian-Albrechts-Universität zu Kiel, Plön, Deutschland.
Vortrag: L² - Error Estimates for Filtered Back Projection.

25. Rhein-Ruhr-Workshop on Applied Analysis (RRW2015)
30. - 31. Januar 2015, Bestwig, Deutschland.
Vortrag: Fehlerabschätzungen für die gefilterte Rückwärtsprojektion.

Lehre

SoSe 2021: Mathematische Grundlagen des Maschinellen Lernens (Uni Bremen)

SoSe 2021: Mathematik 2b für Produktionstechniker (Uni Bremen)

WiSe 2020/2021: Computer Tomography

WiSe 2020/2021: Approximation

SoSe 2020: Project: Machine Learning

SoSe 2020: Übungen zu Komplexe Funktionen (TUHH)

WiSe 2019/2020: Computer Tomography (Vorlesung und Übungen)

SoSe 2019: Übungen zu Funktionalanalysis

SoSe 2019: Übungen zu Komplexe Funktionen (TUHH)

WiSe 2018/2019: (Pro)Seminar über Approximation (mit Prof. Dr. Armin Iske)

WiSe 2018/2019: Übungen zu Differentialgleichungen I (TUHH)

WiSe 2018/2019: Übungen zu Analysis III (TUHH)

SoSe 2018: Übungen zu Analysis II (TUHH)

WiSe 2017/2018: Übungen zu Approximation

WiSe 2017/2018: Übungen zu Analysis I (TUHH)

SoSe 2017: Übungen zu Komplexe Funktionen (TUHH)

WiSe 2016/2017: Übungen zu Approximation

WiSe 2016/2017: Übungen zu Analysis I (TUHH)

SoSe 2016: Übungen zu Komplexe Funktionen (TUHH)

WiSe 2015/2016: Übungen zu Approximation

WiSe 2015/2016: Übungen zu Differentialgleichungen I (TUHH)

SoSe 2015: Übungen zu Analysis II (TUHH)

WiSe 2014/2015: Übungen zu Approximation