Friedrich Pillichshammer (* 22. März 1973) ist ein österreichischer Mathematiker und Hochschullehrer an der Universität Linz.

Er promovierte 1999 an der Universität Salzburg bei Reinhard Wolf. 2003 erfolgte die Habilitation an der JKU Linz, wo er am Institut für Finanzmathematik und angewandte Zahlentheorie tätig ist. Sein Forschungsgebiet sind quasi-Monte-Carlo-Methoden zur numerischen Integration, Gleichverteilung modulo 1 und Diskrepanztheorie. Im Jahr 2006 erhielt er den Förderungspreis der Österreichischen Mathematischen Gesellschaft. Im Jahr 2013 erhielt er den IBC Award und im Jahr 2016 den Rosa und Edmund Hlawka Preis der Österreichischen Akademie der Wissenschaften verliehen. Seit 2018 ist er Managing Editor der Zeitschrift Uniform Distribution Theory.

Literatur

  • Josef Dick, Friedrich Pillichshammer: Digital Nets and Sequences. Discrepancy Theory and Quasi-Monte Carlo Methods. Cambridge University Press, 2010, ISBN 978-0-521-19159-3.
  • Gunther Leobacher, Friedrich Pillichshammer: Introduction to Quasi-Monte Carlo Method Integration and Applications. Birkhäuser 2014, ISBN 978-3-319-03424-9.
  • Peter Kritzer, Harald Niederreiter, Friedrich Pillichshammer, Arne Winterhof (Eds.): Uniform Distribution and Quasi-Monte Carlo Methods. Discrepancy, Integration and Applications. Radon Series on Computational and Applied Mathematics 15, De Gruyter, Berlin/Boston 2014, ISBN 978-3-11-031793-0.
  • Gerhard Larcher, Friedrich Pillichshammer, Arne Winterhof and Chaoping Xing (Eds.): Applied Algebra and Number Theory. Cambridge University Press, Cambridge, 2014, ISBN 9781107074002.
  • Dmitriy Bilyk, Josef Dick, Friedrich Pillichshammer (Eds.): Discrepancy Theory. Radon Series on Computational and Applied Mathematics 26, De Gruyter, Berlin/Boston 2020, ISBN 978-3-11-065115-7.
  • Josef Dick, Peter Kritzer and Friedrich Pillichshammer: Lattice Rules. Numerical Integration, Approximation, and Discrepancy. Springer Series in Computational Mathematics 58, Springer, Cham, 2022, ISBN 978-3-031-09950-2.

Einzelnachweise

  1. ↑ Uniform Distribution Theory
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