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Das vorliegende Werk beschäftigt sich mit der numerischen Lösung von Integralgleichungen, bei denen nur diskrete Messwerte der rechten Seite zur Verfügung stehen. Da eine kontinuierliche Größe aus diesen endlich vielen Daten zu rekonstruieren ist und von einer Wirkung auf ihre Ursache geschlossen werden muss, spricht man bei dieser Aufgabe von einem semi-diskreten inversen Problem. Typischerweise sind solche Probleme schlecht gestellt, so dass kleine Messfehler große Schwierigkeiten bei der Approximation der gesuchten Funktion bereiten. Diese Instabilität kann jedoch durch Regularisierungsverfahren weitgehend behoben werden. Die vorliegende Arbeit beinhaltet neuartige numerische Lösungsalgorithmen in Hilberträumen mit reproduzierendem Kern. Neben klassischen Methoden werden Support-Vektor-Regressionsverfahren adaptiert, wodurch sich quadratische Programme ergeben. Zudem wird eine umfangreiche Konvergenz- und Fehlertheorie bereitgestellt, aus der optimale Parameterstrategien resultieren. Auch werden Möglichkeiten zur Beschleunigung der eingeführten Verfahren und die Anwendung auf Feature-Rekonstruktionsprobleme analysiert.

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geb. 1981, studierte ab 2001 an der Universität des Saarlandes.2006 erwarb er ein Diplom in Mathematik, 2008 ein Diplom inBetriebswirtschaftslehre. Er promovierte 2010 zum Dr. rer. nat amLehrstuhl von Prof. A.K. Louis, wo er seit 2007 alswissenschaftlicher Mitarbeiter arbeitet.2008 war er drei Monate an der Sussex University in Brightontätig.

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