Die meisten mathematischen Modelle bauen auf verschiedene Arten von (funktionalen) Abbildungen. Dies betrifft sowohl deren Formulierung als auch die analytische und numerische Analyse. Ein ökonomisches Beispiel ist etwa eine (oft mengenwertige) Abbildung, die ökonomische Gleichgewichte als Funktion exogener Daten beschreibt. In diesem Kontext ist die Frage fundamental, ob kleine Änderungen der exogenen Faktoren zu dramatischen Änderungen der Gleichgewichte (was bis zum Fehlen von Gleichgewichten gehen kann) führen können. Falls dies nicht der Fall ist, entspricht dies einer gewissen Regularität der zugrundeliegenden Abbildung.
Weiters beispielweise, Optimierungsprobleme unter Nebenbedingungen zu lösen sind, werden oft Approximationsmethoden und numerische Algorithmen angewendet. Hier ergibt sich eine andere fundamentale Frage: Ist gesichert, dass die numerische Lösung nahe einer Lösung des ursprünglichen Problems liegt? Kann jede Lösung des Optimierungsproblems durch eine numerische Lösung unter Verwendung des Algorithmus approximiert werden? Da die approximierende Methode als „gestörte“ bzw. modifizierte Version des ursprünglichen Problems betrachtet werden kann, kann die obige Frage als Frage über verschiedene Arten von Regularität der Abbildung zwischen Störungen und Lösungen verstanden werden. Oft ist es möglich die Lösungen eines Optimierungsproblem durch eine Menge von Optimalitäts-bedingungen zu beschreiben; diese können Gleichungen, Ungleichung, aber auch Mengeninklusionen sein. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit, die Regularität von mengenwertigen Abbildungen - oder allgemeiner, die Regularität von verallgemeinerten Gleichungen - zu untersuchen.
In den vergangenen Jahrzehnten gab es erhebliche Fortschritte bei der Untersuchung der Regularität verschiedener Arten von Abbildungen. Allerdings brachten wissenschaftliche, technische und ökonomische Problemstellungen, sowie neue mathematische Techniken auch neue Herausforderungen mit sich. In diesem Projekt wollen wir einige wichtige Teilbereiche der Regularitätstheorie, insbesondere richtungsgerechte, globale, sowie Halb- und Subregularität für verallgemeinerte Gleichungssysteme weiter entwickeln. Dabei spielt die Abschätzung von „Regularitätsradien“ eine wichtige Rolle. Diese erlaubt es, zu beurteilen, wie robust die erwähnten Regularitätseigenschaften gegenüber Datenänderungen sind.
Ein wichtiger Teil des Projektes wird die Anwendung der Regularitätstheorie auf den Entwurf und die Fehlerabschätzung von numerischen Optimierungsalgorithmen sein, Der Schwerpunkt wird dabei auf Systemen liegen, die durch gewöhnliche oder partielle Differentialgleichungen beschrieben werden können.
