Univ.-Prof. Dr. rer. nat. Dr.-Ing. Stefan Schäffler

EIT 5 - Institut für Dynamische Systeme und Messtechnik
Gebäude 41/100, Zimmer 3122
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stefan.schaeffler@unibw.de

Univ.-Prof. Dr. rer. nat. Dr.-Ing. Stefan Schäffler


Werdegang

6. Dezember 1960

geboren in Augsburg

1967 bis 1972

Volksschule in Augsburg

1972 bis 1981

Humanistisches Gymnasium in Augsburg

Mai 1981

Abitur

November 1981 bis Mai 1986

Studium Mathematik mit Nebenfach Informatik an der TU München

Mai 1986

Diplomhauptprüfung

Juli 1986 bis Juni 1989

vollbeschäftigte wiss. Hilfskraft am Lehrstuhl für Angew. Mathematik der TU München

Januar 1988

Promotion zum Dr. rer. nat.

Juli 1989 bis Mai 1995

wiss. Assistent a. Z. (C1) am Lehrstuhl für Angew. Mathematik und Math. Statistik der TU München

November 1993

Habilitation, Lehrbefähigung für Mathematik

Juni 1995 bis Dezember 1996

Oberass. a. Z. (C2) am Lehrstuhl für Angew. Mathematik und Math. Statistik der TU München

November 1994 bis Juli 1996

Promotionsaufbaustudium Elektro- und Informationstechnik mit Schwerpunkt Nachrichtentechnik an der TU München

April 1996 bis September 1996

 Vertretung des Lehrstuhls für Math. Statistik an der TU München

Januar 1997 bis September 2001

Mitarbeiter der SIEMENS AG, CT ab 2000 als Senior Principal Research Scientist

15. Mai 1997

Promotion zum Dr.-Ing.

16. Juli 1998 bis Nov. 2000

 Professor (C3) für Angewandte Mathematik an der Universität Erlangen-Nürnberg

Dez. 2000 bis Dez. 2023

Professor (C4) für Mathematik und Operations Research an der Universität der Bundeswehr München

Dezember 2023

Pensionierung

 

Ausgewählte Publikationen

D. Meintrup, S. Schäffler

Stochastik, Theorie und Anwendungen, 2005

S. Schäffler

Global Optimization, A Stochastic Approach, 2013

S. Schäffler

Globale Optimierung, Ein informationstheoretischer Zugang, 2014

S. Schäffler

Mathematik der Information, Theorie und Anwendungen der Shannon-Wiener Information, 2015

S. Schäffler

Verallgemeinerte stochastische Prozesse, Modellierung und Anwendung technischer Rauschprozesse, 2017

M. Richter, S. Schäffler

Inverse Probleme mit stochastisch modellierten Messdaten, 2022