Kristian Debrabant

Publikationen

Veröﬀentlichungen in begutachteten Fachzeitschriften und begutachteten Konferenzbänden

1.: A. Rathinasamy, K. Debrabant und P. Nair
Weak convergence of balanced stochastic Runge–Kutta methods for stochastic diﬀerential equations
Research in Mathematics 10, Nr. 1 (2023), hrsg. von A. Rasila, S. 2163546
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2.: P. B. Christensen, B. Debrabant, S. Cowan, K. Debrabant, A. Øvrehus und A.-S. Duberg
Hepatitis C time trends in reported cases and estimates of the hidden population born prior to 1965, Denmark and Sweden, 1990 to 2020
Eurosurveillance 27, Nr. 50 (2022)
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3.: K. Debrabant, A. Kværnø und N. C. Mattsson
Lawson schemes for highly oscillatory stochastic diﬀerential equations and conservation of invariants
BIT 62 (2022), S. 1121–1147
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4.: O. Bokanowski und K. Debrabant
Backward diﬀerentiation formula ﬁnite diﬀerence schemes for diﬀusion equations with an obstacle term
IMA J. Numer. Anal. 41, Nr. 2 (2021), S. 900–934
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5.: K. Debrabant, L. Grønbæk und C. Kronborg
The cost-eﬀectiveness of a COVID-19 vaccine in a Danish context
Clinical Drug Investigation 41 (2021), S. 975–988
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6.: K. Debrabant, A. Kværnø und N. C. Mattsson
Runge–Kutta Lawson schemes for stochastic diﬀerential equations
BIT 61, Nr. 2 (2021), S. 381–409
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7.: D. Cohen, K. Debrabant und A. Rößler
High order numerical integrators for single integrand Stratonovich SDEs
Appl. Numer. Math. 158 (2020), S. 264–270
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8.: K. Debrabant, G. Samaey und P. Zieliński
Study of micro-macro acceleration schemes for linear slow-fast stochastic diﬀerential equations with additive noise
BIT 60, Nr. 4 (2020), S. 959–998
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9.: A. A. Arara, K. Debrabant und A. Kværnø
Stochastic B-series and order conditions for exponential integrators
Numerical Mathematics and Advanced Applications, ENUMATH 2017, Bd. 126, Lecture Notes in Computational Science and Engineering, Springer, 2019, S. 419–427
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10.: K. Debrabant, A. Ghasemifard und N. C. Mattsson
Weak antithetic MLMC estimation of SDEs with the Milstein scheme for low-dimensional Wiener processes
Appl. Math. Lett. 91 (2019), S. 22–27
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11.: M. B. Giles, K. Debrabant und A. Rößler
Analysis of multilevel Monte Carlo using the Milstein discretisation
Discrete and Continuous Dynamical Systems - Series B 24, Nr. 8 (2019), S. 3881–3903
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12.: R. Zimmermann und K. Debrabant
Parametric model reduction via interpolating orthonormal bases
Numerical Mathematics and Advanced Applications, ENUMATH 2017, Lecture Notes in Computational Science and Engineering, Springer, 2019, S. 683–691
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13.: S. Anmarkrud, K. Debrabant und A. Kværnø
General order conditions for stochastic partitioned Runge-Kutta methods
BIT 58, Nr. 2 (2018), S. 257–280
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14.: T. B. Jørgensen, A. Wolniakowski, H. G. Petersen, K. Debrabant und N. Krüger
Robust optimization with applications to design of context speciﬁc robot solutions
Robotics and Computer-Integrated Manufacturing 53 (2018), S. 162 –177
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15.: E. Kristensen, H. Røy, K. Debrabant und T. Valdemarsen
Carbon oxidation and bioirrigation in sediments along a Skagerrak-Kattegat-Belt sea depth transect
Marine Ecology Progress Series (MEPS) 604 (2018), S. 33–50
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16.: K. Debrabant und A. Kværnø
Cheap arbitrary high order methods for single integrand SDEs
BIT 57, Nr. 1 (2017), S. 153–168
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17.: K. Debrabant, G. Samaey und P. Zieliński
A micro-macro acceleration method for the Monte Carlo simulation of stochastic diﬀerential equations
SIAM J. Numer. Anal. 55, Nr. 6 (2017), S. 2745–2786
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18.: T. B. Jørgensen, K. Debrabant und N. Krüger
Robust optimization of robotic pick and place operations for deformable objects through simulation
Proceedings of the 2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation, May 16-21, 2016, Stockholm, Sweden, 2016, S. 3863–3870
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19.: K. Debrabant, S. González-Pinto und D. Hernández-Abreu
On the global error of special Runge–Kutta methods applied to linear Diﬀerential Algebraic Equations
Appl. Math. Lett. 39 (2015), S. 53–59
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20.: K. Debrabant und J. Lang
On asymptotic global error estimation and control of ﬁnite diﬀerence solutions for semilinear parabolic equations
Comput. Methods Appl. Mech. Engrg. 288 (2015), S. 110–126
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21.: K. Debrabant und A. Rößler
On the acceleration of the multilevel Monte Carlo method
J. Appl. Probab. 52, Nr. 2 (2015), S. 307–322
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22.: K. Debrabant und E. R. Jakobsen
Semi-Lagrangian schemes for linear and fully non-linear Hamilton-Jacobi-Bellman equations
Hyperbolic Problems: Theory, Numerics, Applications, Proceedings of the Fourteenth International Conference on Hyperbolic Problems held in Padova, June 25-29, 2012, hrsg. von F. Ancona, A. Bressan, P. Marcati und A. Marson, Bd. 8, AIMS Series on Applied Mathematics, American Institute of Mathematical Sciences (AIMS), Springﬁeld, MO, 2014, S. 483–490
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23.: K. Debrabant und E. R. Jakobsen
Semi-Lagrangian schemes for linear and fully non-linear diﬀusion equations
Math. Comp. 82, Nr. 283 (2013), S. 1433–1462
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24.: K. Debrabant und A. Kværnø
B-series analysis of iterated Taylor methods
BIT 51, Nr. 3 (2011), S. 529–553
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25.: K. Debrabant und A. Kværnø
Composition of stochastic B-series with applications to implicit Taylor methods
Appl. Numer. Math. 61, Nr. 4 (2011), S. 501–511
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26.: K. Debrabant
Runge-Kutta methods for third order weak approximation of SDEs with multidimensional additive noise
BIT 50, Nr. 3 (2010), S. 541–558
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27.: K. Debrabant und A. Kværnø
Stochastic Taylor expansions: Weight functions of B-series expressed as multiple integrals
Stoch. Anal. Appl. 28, Nr. 2 (2010), S. 293–302
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28.: K. Debrabant und A. Rößler
Diagonally drift-implicit Runge-Kutta methods of weak order one and two for Itô SDEs and stability analysis
Appl. Numer. Math. 59, Nr. 3-4 (2009), S. 595–607
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29.: K. Debrabant und A. Rößler
Families of eﬃcient second order Runge-Kutta methods for the weak approximation of Itô stochastic diﬀerential equations
Appl. Numer. Math. 59, Nr. 3-4 (2009), S. 582–594
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30.: K. Debrabant und A. Kværnø
B-series analysis of stochastic Runge-Kutta methods that use an iterative scheme to compute their internal stage values
SIAM J. Numer. Anal. 47, Nr. 1 (2008/09), S. 181–203
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31.: K. Debrabant und A. Rößler
Classiﬁcation of stochastic Runge-Kutta methods for the weak approximation of stochastic diﬀerential equations
Math. Comput. Simulation 77, Nr. 4 (2008), S. 408–420
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32.: K. Debrabant und A. Rößler
Continuous Runge-Kutta methods for Stratonovich stochastic diﬀerential equations
Monte Carlo and quasi-Monte Carlo methods 2006, Berlin: Springer, 2008, S. 237–250
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33.: K. Debrabant und A. Rößler
Continuous weak approximation for stochastic diﬀerential equations
J. Comput. Appl. Math. 214, Nr. 1 (2008), S. 259–273
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34.: A. Szentpétery, K. Debrabant und R. Riquier
Der mathematisch simulierte virtuelle Artikulator und seine Anwendung zur Korrektur virtueller Kauﬂächen
Quintessenz Zahntechnik 34, Nr. 2 (2008), S. 152–160
35.: K. Debrabant und K. Strehmel
Convergence of Runge-Kutta methods applied to linear partial diﬀerential-algebraic equations
Appl. Numer. Math. 53, Nr. 2-4 (2005), S. 213–229
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36.: W. Lucht und K. Debrabant
On quasi-linear PDAEs with convection: applications, indices, numerical solution
Appl. Numer. Math. 42, Nr. 1-3 (2002), S. 297–314
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Buchkapitel

37.: K. Debrabant und E. R. Jakobsen
Semi-Lagrangian schemes for parabolic equations
Recent developments in computational ﬁnance, Foundations, algorithms and applications, hrsg. von T. Gerstner und P. Kloeden, Bd. 14, Interdisciplinary Mathematical Sciences, World Scientiﬁc, 2013, Kap. 6, S. 279–298
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38.: K. Debrabant und A. Rößler
Derivative-free weak approximation methods for stochastic diﬀerential equations in ﬁnance
Recent developments in computational ﬁnance, Foundations, algorithms and applications, hrsg. von T. Gerstner und P. Kloeden, Bd. 14, Interdisciplinary Mathematical Sciences, World Scientiﬁc, 2013, Kap. 7, S. 299–316
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Weitere Veröﬀentlichungen

39.: K. Debrabant und J. Lang
On global error estimation and control of ﬁnite diﬀerence solutions for parabolic equations
Adaptive Modeling and Simulation 2013, hrsg. von J. P. Moitinho de Almeida, P. Díez, C. Tiago und N. Parés, International Center for Numerical Methods in Engineering (CIMNE), Barcelona, Spain, 2013, S. 187–198
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40.: J. Lang, K. Debrabant und J. Verwer
On global error control for parabolic PDEs
Oberwolfach reports 4 (2007), S. 1702–1704
41.: K. Debrabant und M. Kiehl
Statik eines Flachdaches
Mathematische Modellierung mit Schülern, Bensheim: Zentrum für Mathematik (2004)

Habilitationsschrift

42.: K. Debrabant
Consistency analysis of stochastic Runge-Kutta and Taylor methods
Habilitationsschrift, Technische Universität Darmstadt, 2010

Dissertation

43.: K. Debrabant
Numerische Behandlung linearer und semilinearer partieller differentiell-algebraischer Systeme mit Runge-Kutta-Methoden
Dissertation, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Okt. 2004

Weitere Abschlußarbeiten

44.: K. Debrabant
Stringkompaktiﬁzierung mit Termen höherer Ordnung
Diplomarbeit im Fach Physik, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, 2001
45.: K. Debrabant
Theoretische und numerische Untersuchungen zu partiellen differentiell-algebraischen Systemen
Diplomarbeit im Fach Mathematik, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, 2000