Institut für Mathematik Potsdam – Dr. Peter Keller

Anschrift:

Universität Potsdam
Institut für Mathematik
Campus Golm, Haus 9
Karl-Liebknecht-Straße 24-25
14476 Potsdam

Forschungsinteressen

Evolutionary Graph Theory
Reinforcement Learning
Markov Reward and Decision Processes
Hochschuldidaktik
Didaktik und Geschichte der Wahrscheinlichkeitstheorie

Latest News

Unser Übungsbuch ist nun verfügbar (https://doi.org/10.25932/publishup-59593), eBook

Lebenslauf (zuletzt aktualisiert Apr. 2024)

Lehre

Winter '24-25

Vorlesung „Stochastic Processes - Martingales and Markov Chains“, english, Master

Sommer '24

Übung „Stochastik für Informatik und Geowissenschaften“, deutsch

Winter '23-24

Übung „Statistik für Biologen/Ernährungswissenschaftler“, deutsch
Übung „Stochastik“, BSc Mathematik, deutsch

Sommer '23

Übung „Stochastik für Informatik“, deutsch, Bachelor of Computer Science
Seminar „Geschichte der Populationsdynamik“, angebunden an die Vorlesung „Stochastische Modelle“ , deutsch, Master of Education

Winter '22-23

Vorlesung „Stochastic Processes“, english, Master, Skript Ch 1-3
Übung „Advanced Probability Theory“, english, Master

Sommer '22

Seminar „Stochastic Simulation“, english, Master
Übung „Gibbs-Measures“, english, Master

Winter '21-22

Vorlesung + Tutorium „Stochastik für LA“, Bachelor Lehramt Mathematik, deutsch.
Übung „Statistik für Ernährungswissenschaftler“, deutsch

Sommer '21

Projekt „Erweitertes Fachwissen im schulischen Kontext“, Bachelor Lehramt Mathematik, deutsch
Seminar „(Stochastische) Simulation im Schulunterricht“, Master Lehramt Mathematik, deutsch
Seminar „Simulation of Stochastic Processes“, Master Mathematik, englisch
Übungsgruppe „Lineare Algebra“, deutsch

Winter '20-21

Vorlesung Stochastik für Lehramt, Bachelor Lehramt, deutsch
Übung und Tutorium zur Vorlesung Stochastik, Bachelor und Lehramt, deutsch
Vorlesung „Dynamische Systeme“, Master, deutsch

Sommer '20

Vorlesung und Übung „Grundlagen der Stochastik für Informatiker“, Computer Science, deutsch
Vorlesung und Seminar „Markov Reward and Decision Processes“, Master of Data Science, english
Seminar „Simulation im Schulunterricht“, Mathematik, Bachelor of Education, deutsch
Seminar „Simulation of Stochastic Processes“, Mathematik, Master of Science, englisch

Winter '19-20

Vorlesung „Stochastics“ & „Foundations of Stochastics“, MSc DataScience
Übung „Stochastik“, BSc Mathematik

Sonstige Lehrerfahrung/Praxis

Lehrauftrag für „Stochastics“, Data Science, Sommersemester 2019, Universität Potsdam
freiberufliche Nachhilfe für Studenten der Fachrichtungen BWL, VWL, Maschinenbau, Mathematik, Informatik, 2016-2019
Tutorial Probability, School of Mathematics, University of Edinburgh, 2013-2014

Ausgewählte Veröffentlichungen

„Invariance of fixation probability in Moran-like Processes on graphs“, Preprint 2024, https://arxiv.org/abs/2403.12598v1
„Übungsbuch zur Stochastik - Aufgaben und Lösungen - Grundlegende Konzepte und Anwendungen“, (306 Seiten), S. Roelly und P. Keller, Universitätsverlag Potsdam, ISBN: 978-3-86956-563-7, https://doi.org/10.25932/publishup-59593
2 Kapitel in „Mathematisch für fortgeschrittene Anfänger“ (Binomialmatrizen und das Lemma von Gessel-Viennot, Mathematik des Faltens — Winkeldreiteilung und der Satz von Haga), Martin Wohlgemut, 2010, Springer

Betreute Arbeiten

Master-Arbeit (MSc Mathematik)

Sebastian Lopez Belanos - „Moran Fixation Probabilities and the Isothermal Theorem“, (Dez. 24), MSc Mathematik (Betreuer & Erstgutachter)
Mozhgan Mohammedani Abhirie - „Spectral Methods in Markov Chain mixing“, MSc Mathematik (Zweitgutachter)
Kevin Jakob Kurien - „Cutoff in Card Shuffles“, (Sep. 24), MSc Mathematik (Zweitgutachter)
Mert Ugurlu - „Evolutionary Graph Theory“, (Nov. 23), MSc Mathematik (Betreuer & Erstgutachter)
Mohammad Belkasim - „Card Shuffling and Cut-Off Phenomena“, (Nov. 23), MSc Mathematik (Betreuer & Erstgutachter)
Samira Elmansouri - „Deep Reinforcement Learning for Solving Large Space Problems“,(Solving 2048), (Nov. 2022), MSc Mathematik (Betreuer & Erstgutachter)
Melani Tudrung - „Mathematikunterricht im Nationalsozialismus“, (Okt. 2022), MEd (Zweitgutachter)

Bachelor-Arbeiten (Lehramt, BSc Mathematik)

Yannika Rogge, „Stochastische Modellbildung, Beispiele und Übermittlung in der Schule“, (Sep. 2024), BEd Mathematik, (Zweitgutachter)
Philipp Krah, „(tba)“, (Sep. 2024), BEd Mathematik, (Betreuer & Erstgutachter)
Frederic Bielor, „Geburtstagsprobleme - neu betrachtet“, (Aug. 2024), BEd Mathematik, (Betreuer & Erstgutachter)
Jessica Havemann,„Rekordwerteprozesse“ (Feb. 2024), BSc Mathematik, (Betreuer & Erstgutachter)
Sophie Teichgräber, „From Random Walks to Brownian Motion The Donskers Theorem“, (Feb. 2024), BSc Mathematik (Zweitgutachter)
Jeanne Wedde, „Irrfahrten, Glücksspiele und Anwendungen im Schulunterricht“, (Sep. 2023), BEd, (Zweitgutachter)
Adrian Lorenz - „Bayesian Contextual Multi-Armed Bandit - Random Projection Algorithmen“ (Aug 2023), BSc Mathematik, (Zweitgutachter)
Katharina Stettinius - „Ein mathematisches Modell für die zeitliche Entwicklung der Zelldichte von Gehirntumoren“ , (April 2023), BEd, (Zweitgutachter)
Max Engelhardt - „Zwischen Simulation und Beweis - eine mathematische Analyse des Bienaymé-Galton-Watson-Prozesses und sein Einsatz innerhalb des Mathematikunterrichts“ - prämiert mit dem Bachelorpreis der BMG 2021 (2021), BEd, (Betreuer & Erstgutachter)

Research Projekte (Master of Data Science)

Clemens Woest - AI Solvers for Sokoban
Reemi Mukherjee - Playing Flappy Bird with Deep Reinforcement Learning and Evolution Strategy
Sandip Kumar Ghosh - Stock Trading with Deep Reinforcement Learning
Tobias Ehlen - Solving T-Rex-Rush with Reinforcement Learning

Academic Reading and Writing (Topics)

Branching Processes
Brownian Motion and the Donsker Theorem
Markov Decision and Reward Chains
Harmonic Functions for Markov Chains - The Maximum Principle
Credibility Theory
Monte Carlo Tree Search
Freeman Urn Models