Wissenschaftliche Laufbahn und Forschungsgebiete

Prof. Vexler (*1977) forscht auf dem Gebiet der numerischen Behandlung von Problemen, die durch partielle Differentialgleichungen (PDEs) beschrieben werden. Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung und Analyse effizienter numerischer Algorithmen zur Lösung von Optimierungsproblemen mit PDEs.

Prof. Vexler studierte an der Lomonosov-Universität Moskau und an der Universität Heidelberg. Er wurde 2004 an der Universität Heidelberg promoviert und habilitierte sich 2008 an der Universität Graz. Nach seiner Promotion war er am RICAM Institut der Österreichischen Akademie der Wissenschaften in Linz tätig und wurde 2008 an die TUM zunächst auf Professur für Steuerungstheorie berufen. Nach den auswärtigen Rufen an die Universitäten Wien und Düsseldorf wurde er 2013 auf den Lehrstuhl für Optimalsteuerung an der TUM berufen. Seit 2012 ist Prof. Vexler Sprecher des internationalen Graduiertenkollegs IGDK 1754 und seit 2016 Studiendekan der Fakultät für Mathematik.

Wichtigste Auszeichnungen

  • Preis als bester Betreuer des Elitestudienprogramms TopMath (2018)
  • Nominierung als Finalrundenteilnehmer beim ECCOMAS-Preis für die beste Dissertation (2005)
  • Leslie Fox Prize in Numerical Analysis, Cambridge, 2. Platz (2004)

Leykekhman D, Vexler B: "Discrete maximal parabolic regularity for Galerkin finite element methods". Numerische Mathematik. 2017; 135(3): 923-952.

Abstract

Kunisch K, Pieper K, Vexler B: "Measure valued directional sparsity for parabolic optimal control problems". SIAM J. Control Optim. 2014; 52(5): 3078–310.

Abstract

Meidner D, Vexler B: “A priori error estimates for space-time finite element approximation of parabolic optimal control problems I/II”.  SIAM J. Control Optim. 2008; 47(3): 1150-1177, 1301-1329.

Abstract

Meidner D, Vexler B: “Adaptive space-time finite element methods for parabolic optimization problems”. SIAM J. Control Optim. 2007; 46(1): 116-142.

Abstract

Becker R, Vexler B: “Optimal control of the convection-diffusion equation using stabilized finite element methods”. Numer. Math. 2007; 106(3): 349-367.

Abstract