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Dirk Pflüger

Dirk Pflüger

Mitglied seit 2015
Fach: Informatik

Kontakt
Universität Stuttgart
Institut für Parallele und Verteilte Systeme
Universitätsstr. 38
70569 Stuttgart

Tel.: (0711) 685-884 47
Fax: (0711) 685-704 13
dirk.pflueger@ipvs.uni-stuttgart.de

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Forschungsgebiete

  • Hochdimensionale Probleme und Simulationen

  • Daten und maschinelles Lernen

  • Dünne Gitter und hierarchische Methoden

  • Parallelisierung und Höchstleistungsrechnen

  • Wissenschaftliches Rechnen

 

Vita

  • Seit 2018

    Professor für Scientific Computing, Institut für Parallele und Verteilte Systeme, Universität Stuttgart

  • 2013

    Lehrstuhlvertretung Simulation großer Systeme, IPVS, Universität Stuttgart

  • 2012

    Juniorprofessor für Simulation Software Engineering, Institut für Parallele und Verteilte Systeme und Exzellenzcluster Simulation Technology, Universität Stuttgart

  • 2011

    Forschungsaufenthalt am CMA, Australian National University, Canberra

  • 2010-2012

    Postdoc am Lehrstuhl für wissenschaftliches Rechnen, Technische Universität München

  • 2010

    Heinz-Schwärtzel-Dissertationspreis der TU München, der LMU und der Universität der Bundeswehr für die beste Dissertation in Grundlagen der Informatik

  • 2005-2010

    wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für wissenschaftliches Rechnen, Technische Universität München

  • 2003

    Masterstudium Information Technology, The University of Sydney, Australien

  • 1999-2006

    Diplomstudiengang Informatik, Nebenfach Musiktheorie, Universität Stuttgart

Publikationen

  • Modellbildung und Simulation: Eine anwendungsorientierte Einführung

    H.-J. Bungartz, S. Zimmer, M. Buchholz, D. Pflüger. 2. überarbeitete Auflage, Springer-Verlag, Berlin, 2013

  • Emerging architectures enable to boost massively parallel data mining using adaptive sparse grids

    A. Heinecke, D. Pflüger. International Journal of Parallel Programming, Springer, 2012

  • Spatially adaptive sparse grids for high-dimensional data-driven problems

    D. Pflüger, B. Peherstorfer, H.-J. Bungartz. Journal of Complexity, 2010

  • Spatially Adaptive Sparse Grids for High-Dimensional Problems

    Verlag Dr. Hut, 2010

  • From Piz Daint to the stars: Simulation of stellar mergers using high-level abstractions.

    G. Daiß, P. Amini, J. Biddiscombe, P. Diehl, J. Frank, K. Huck, H. Kaiser, D. Marcello, D. Pfander, D. Pflüger. Int. Conf. for High-Performance Computing (Supercomputing), 2019

  • Comparison of data-driven uncertainty quantification methods for a carbon dioxide storage benchmark scenario.

    M. Köppel, F. Franzelin, I. Kröker, S. Oladyshkin, G. Santin, D. Wittwar, A. Barth, B. Haasdonk, W. Nowak, D. Pflüger, C. Rohde. Computational Geosciences 23 (2)

  • Gradient-based optimization with B-splines on sparse grids for solving forward-dynamics simulations of three-dimensional, continuum-mechanical musculoskeletal system models.

    J. Valentin, M. Sprenger, D. Pflüger, O. Röhrle International journal for numerical methods in biomedical engineering, 2018

  • The scalability-efficiency/maintainability-portability trade-off in simulation software engineering: Examples and a preliminary systematic literature review.

    D. Pflüger, M. Mehl, J. Valentin, F. Lindner, D. Pfander, S. Wagner, D. Graziotin, Y. Wang. SE-HPCCSE, IEEE, 2016

  • Non-intrusive uncertainty quantification with sparse grids for multivariate peridynamic simulations.

    F. Franzelin, P. Diehl, D. Pflüger. Meshfree Methods for Partial Differential Equations VII, 2015

  • EXAHD: an exa-scalable two-level sparse grid approach for higher-dimensional problems in plasma physics and beyond.

    D. Pflüger, H.-J. Bungartz, M. Griebel, F. Jenko, T. Dannert, C. Kowitz, A.P. Hinojosa, P. Zaspel. European Conference on Parallel Processing, Springer, 2014

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