Arnulf Jentzen (* November 1983) ist ein deutscher Mathematiker und Hochschullehrer. Er ist Professor an der Chinese University of Hong Kong, Shenzhen und an der Universität Münster.
Jentzen studierte ab 2004 Mathematik an der Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main mit dem Diplom 2007 und der Promotion 2009 bei Peter Kloeden (Taylor approximations for stochastic evolution equations). Anschließend war er Akademischer Rat auf Zeit an der Universität Bielefeld und 2011/12 war er mit einem Forschungsstipendium der deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) an der Princeton University. 2012 wurde er Assistenzprofessor an der ETH Zürich. 2019 wurde er Professor an der Universität Münster. Seit 2021 hält er zusätzlich eine Professur an der Chinese University of Hong Kong, Shenzhen.
Er befasst sich mit Maschinenlernen (Deep Learning) mit Anwendung in numerischer Approximation stochastischer und hochdimensionaler partieller Differentialgleichungen (Überwindung des „Fluchs der Dimension“ mit stochastischen Näherungsalgorithmen) sowie mit Regularitätsfragen partieller Differentialgleichungen. Seine Arbeiten haben zum Beispiel Anwendung in der Finanzmathematik.
Arnulf Jentzen gehört den Herausgebergremien der Fachzeitschriften Communications in Mathematical Sciences, Journal of Complexity, Journal of Mathematical Analysis and Applications, SIAM Journal on Numerical Analysis und SIAM Journal on Scientific Computing an.
Für 2020 erhielt er den Felix Klein Prize (Vortrag: Overcoming the curse of dimensionality from nonlinear Monte Carlo to deep learning)., ECM 2020. Abgerufen am 14. Mai 2020. (englisch) Im Jahr 2023 erhielt Jentzen einen ERC Consolidator Grant für das Projekt „Overcoming the curse of dimensionality through nonlinear stochastic algorithms“.
Schriften (Auswahl) Taylor expansions of solutions of stochastic partial differential equations, Arxiv 2009. mit M. Hairer und M. Hutzenthaler: Loss of regularity for Kolmogorov equations. In: Annals of Probability, Band 43, 2015, S. 468–527, Arxiv. mit P. Kloeden: Numerical approximation of stochastic partial differential equations. In: Milan Journal of Mathematics, Band 77, 2009, S. 205–244. mit P. E. Kloeden: Overcoming the order barrier in the numerical approximation of stochastic partial differential equations with additive space–time noise. In: Proceedings of the Royal Society A, Band 465, 2009, S. 649–667. mit P. Kloeden: Taylor expansions of solutions of stochastic partial differential equations with additive noise. In: Annals of Probability, Band 38, 2010, S. 532–569, Arxiv. mit P. E. Kloeden: Taylor approximation of stochastic partial differential equations. SIAM 2011. mit P. Kloeden und G. Winkel: Efficient simulation of nonlinear parabolic SPDEs with additive noise. In: Annals of Applied Probability, Band 21, 2011, S. 908–950, Arxiv. mit M. Hutzenthaler und P. E. Kloeden: Strong and weak divergence in finite time of Euler's method for stochastic differential equations with non-globally Lipschitz continuous coefficients. In: Proceedings of the Royal Society A, Band 467, 2011, S. 1563–1576, Arxiv. mit M. Hutzenthaler und P. E. Kloeden: Strong convergence of an explicit numerical method for SDEs with nonglobally Lipschitz continuous coefficients. In: Annals of Applied Probability, Band 22, 2012, S. 1611–1641, Arxiv. mit M. Hutzenthaler: Numerical approximations of stochastic differential equations with non-globally Lipschitz continuous coefficients. In: Memoirs of the American Mathematical Society 236, 2015, Arxiv. mit W. E und J. Han: Deep learning-based numerical methods for high-dimensional parabolic partial differential equations and backward stochastic differential equations. In: Communications in Mathematics and Statistics, Band 5(4), 2017, S. 349–380, Arxiv. mit C. Beck u. a.: Solving the Kolmogorov PDE by means of deep learning. In: Journal of Scientific Computing, Band 88(3), 2021, Arxiv. mit J. Han und W. E: Solving high-dimensional partial differential equations using deep learning. In: Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A., Band 115, 2018, S. 8505–8510, Arxiv.
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Einzelnachweise
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