Biehler, R., Eichler, A., Hochmuth, R., Rach, S., &; Schaper, N. (2021). Einführung: Lehrinnovationen in der Hochschulmathematik – praxisrelevant – didaktisch fundiert – forschungsbasiert. In R. Biehler, A. Eichler, R. Hochmuth, S. Rach, &; N. Schaper (Eds.), Lehrinnovationen in der Hochschulmathematik . Konzepte und Studien zur Hochschuldidaktik und Lehrerbildung Mathematik (pp. 1–6). Springer Spektrum.https://doi.org/10.1007/978-3-662-62854-6_1 

Biehler, R. (2021). Mathematikvorkurse als Brücke in das Studium–Einführung. In R. Biehler, A. Eichler, R. Hochmuth, S. Rach, &; N. Schaper (Eds.), Lehrinnovationen in der Hochschulmathematik . Konzepte und Studien zur Hochschuldidaktik und Lehrerbildung Mathematik (pp. 285–290). Springer Spektrum.https://doi.org/10.1007/978-3-662-62854-6_13 

Biehler, R., &; Fleischer, Y. (2021). Introducing students to machine learning with decision trees using CODAP and Jupyter Notebooks. Teaching Statistics, 43, 3–2.https://doi.org/10.1111/test.12279 

Biehler, R., Eichler, A., Hochmuth, R., Rach, S., &; Schaper, N. (Eds.). (2021). Lehrinnovationen in der Hochschulmathematik. Springer Spektrum.https://doi.org/10.1007/978-3-662-62854-6 

Biehler, R., &; Weigand, H.-G. (2021). 3D-Geometrie–virtuell und real. mathematik lehren, 2021(228), 2–5.

Pepin, B., Biehler, R., &; Gueudet, G. (2021). Mathematics in Engineering Education: a Review of the Recent Literature with a View towards Innovative Practices. International Journal of Research in Undergraduate Mathematics Education, 7(2), 163–188.https://doi.org/10.1007/s40753-021-00139-8 

Kempen, L., &; Biehler, R. (2021). Design-Based Research in der Hochschullehre am Beispiel der Lehrveranstaltung eEinführung in die Kultur der Mathematik“. In R. Biehler, A. Eichler, R. Hochmuth, S. Rach, &; N. Schaper (Eds.), Lehrinnovationen in der Hochschulmathematik . Konzepte und Studien zur Hochschuldidaktik und Lehrerbildung Mathematik (pp. 4773525). Springer Spektrum.https://doi.org/10.1007/978-3-662-62854-6_20 

Winsløw, C., Biehler, R., Jaworski, B., Rønning, F., &; Wawro, M. (2021). Education and professional development of university mathematics teachers. In V. Durand-Guerrier, R. Hochmuth, E. Nardi, &; C. Winsløw (Eds.), Research and Development in University Mathematics Education (pp. 59–79). Routledge.https://doi.org/10.4324/9780429346859-6 

Höper, L., Malin, L., &; Biehler, R. (2021). Schatten von 3D-Objekten: Modellierung mit GeoGebra 3D und Anwendungen in der Computergrafik. mathematik lehren, 2021(228), 19–22.

Hüsing, S., Weiser, N., &; Biehler, R. (2021). Faszination 3D-Film: Entwicklung einer 3D-Konstruktion. mathematik lehren, 2021(228), 23–27.

Schürmann, M., Panse, A., Shaikh, Z., Biehler, R., Schaper, N., Liebendörfer, M., &; Hilgert, J. (2021). Consultation Phases in Mathematics Learning and Support Centres. International Journal of Research in Undergraduate Mathematics Education, 8(1), 94–120.https://doi.org/10.1007/s40753-021-00154-9 

Podworny, S., &; Biehler, R. (2021). The process of actively building a model for a randomization test – insights into learners’ modeling activities based on a case study. Mathematical Thinking and Learning, 24(4), 291–311.https://doi.org/10.1080/10986065.2021.1922837 

Frischemeier, D., Biehler, R., Podworny, S., &; Budde, L. (2021). A first introduction to data science education in secondary schools: Teaching and learning about data exploration with&;scp&;CODAP&;/scp&;using survey data. Teaching Statistics, 43(), 82–89.https://doi.org/10.1111/test.12283 

Schürmann, M., Liebendörfer, M., Gildehaus, L., Schaper, N., Hochmuth, R., Biehler, R., Lankeit, E., Kuklinski, C., &; Ruge, J. (2021). Opportunities and Possibilities of a Network of Mathematical Learning and Support Centres in Germany. Sigma Newsletter, 22, 5–6.

Schönherr, J., Schukajlow, S., &; Blomberg, J. (2021). Was ist eine gute Skizze? Strategiewissen beim mathematischen Modellieren im Bereich der Geometrie fördern. mathematik lehren, 224, 22–27.

Schönherr, J., Schukajlow, S., Blomberg, J., &; Leopold, C. (2021). Does strategic knowledge matter? Effects of strategic knowledge about drawing on students’ modeling competencies in the domain of geometry. Mathematical Thinking and Learning.https://doi.org/10.1080/10986065.2021.2012741 

Schönherr, J., Blomberg, J., Schukajlow, S., &; Leopold, C. (2021). Do emotions and prior performance facilitate the use of the learner-generated drawing strategy? Effects of enjoyment, anxiety, and intramathematical performance on the use of the drawing strategy and modelling performance. Contemporary Educational Psychology, 65.https://doi.org/10.1016/j.cedpsych.2021.101967 

McLachlan, R. I., &; Offen, C. (2020). Preservation of Bifurcations of Hamiltonian Boundary Value Problems Under Discretisation. Foundations of Computational Mathematics, 20(6), 1363–1400.https://doi.org/10.1007/s10208-020-09454-z 

Kreusser, L. M., McLachlan, R. I., &; Offen, C. (2020). Detection of high codimensional bifurcations in variational PDEs. Nonlinearity, 33(5), 2335–2363.https://doi.org/10.1088/1361-6544/ab7293 

Flaßkamp, K., Ober-Blöbaum, S., &; Peitz, S. (2020). Symmetry in Optimal Control: A Multiobjective Model Predictive Control Approach. In O. Junge, O. Schütze, G. Froyland, S. Ober-Blöbaum, &; K. Padberg-Gehle (Eds.), Advances in Dynamics, Optimization and Computation. Cham: Springer.https://doi.org/10.1007/978-3-030-51264-4_9 

Klus, S., Nüske, F., &; Hamzi, B. (2020). Kernel-Based Approximation of the Koopman Generator and Schrödinger Operator. Entropy.https://doi.org/10.3390/e22070722 

Hochmuth, R., Liebendörfer, M., Biehler, R., &; Eichler, A. (2020). Das Kompetenzzentrum Hochschuldidaktik Mathematik (khdm). Neues Handbuch Hochschullehre, 95, 117–138.

Schütze, O., Cuate, O., Martín, A., Peitz, S., &; Dellnitz, M. (2020). Pareto Explorer: a global/local exploration tool for many-objective optimization problems. Engineering Optimization, 52(5), 832–855.https://doi.org/10.1080/0305215x.2019.1617286 

Klus, S., Nüske, F., Peitz, S., Niemann, J.-H., Clementi, C., &; Schütte, C. (2020). Data-driven approximation of the Koopman generator: Model reduction, system identification, and control. Physica D: Nonlinear Phenomena, 406.https://doi.org/10.1016/j.physd.2020.132416 

Peitz, S., &; Klus, S. (2020). Feedback Control of Nonlinear PDEs Using Data-Efficient Reduced Order Models Based on the Koopman Operator. In Lecture Notes in Control and Information Sciences (Vol. 484, pp. 257–282). Cham: Springer.https://doi.org/10.1007/978-3-030-35713-9_10 

Bieker, K., Peitz, S., Brunton, S. L., Kutz, J. N., &; Dellnitz, M. (2020). Deep model predictive flow control with limited sensor data and online learning. Theoretical and Computational Fluid Dynamics, 34, 577–591.https://doi.org/10.1007/s00162-020-00520-4 

Peitz, S., Otto, S. E., &; Rowley, C. W. (2020). Data-Driven Model Predictive Control using Interpolated Koopman  Generators. SIAM Journal on Applied Dynamical Systems, 19(3), 2162–2193.https://doi.org/10.1137/20M1325678 

Schumacher, J., &; Rezat, S. (2020). Rekonstruktion diagrammatischen Schließens beim Erlernen der Subtraktion negativer Zahlen. Vergleich zweier methodischer Zugänge. In G. Kadunz (Ed.), Zeichen und Sprache im Mathematikunterricht. Springer.https://doi.org/10.1007/978-3-662-61194-4_5 

Schumacher, J. (2020). Deduktion und Abduktion beim diagrammatischen Schließen – das didaktische Potential der Peirceschen Semiotik.https://doi.org/10.17877/DE290R-21555 

Gerlach, R., Ziessler, A., Eckhardt, B., &; Dellnitz, M. (2020). A Set-Oriented Path Following Method for the Approximation of Parameter Dependent Attractors. SIAM Journal on Applied Dynamical Systems, 705–723.https://doi.org/10.1137/19m1247139 

Amiri, H., Glöckner, H., &; Schmeding, A. (2020). Lie groupoids of mappings taking values in a Lie groupoid. Archivum Mathematicum, 56(5), 307–356.https://doi.org/10.5817/AM2020-5-307 

Glöckner, H., &; Masbough, N. (2020). Products of regular locally compact spaces are k_R-spaces. Topology Proceedings, 55, 35–38.

Glöckner, H. (2020). Smoothing operators for vector-valued functions and extension operators. In arXiv:2006.00254.

Glöckner, H. (2020). Lie groups of real analytic diffeomorphisms are L^1-regular. In arXiv:2007.15611.

Limebeer, D. J. N., Ober-Blöbaum, S., &; Farshi, F. H. (2020). Variational integrators for dissipative systems. IEEE Transactions on Automatic Control, 65(4), 1381–1396.

Hernández Castellanos, C. I., Ober-Blöbaum, S., &; Peitz, S. (2020). Explicit Multi-objective Model Predictive Control for Nonlinear Systems  Under Uncertainty. International Journal of Robust and Nonlinear Control, 30(17), 7593–7618.https://doi.org/10.1002/rnc.5197 

Hernández Castellanos, C. I. O., Schütze, G., Sun, J.-Q., Ober-Blöbaum, S., &; Morales-Luna, G. (2020). Numerical computation of lightly multi-objective robust optimal solutions by means of generalized cell mapping. Mathematics, 8(11):1959.

Lishkova, Y., Ober-Blöbaum, S., Cannon, M., &; Leyendecker, S. (2020). A multirate variational approach to simulation and optimal control for flexible spacecraft. Accepted for Publication in Proceedings of 2020 AAS/AIAA Astrodynamics Specialist Conference - Lake Tahoe.

Faulwasser, T., Flaßkamp, K., Ober-Blöbaum, S., &; Worthmann, K. (2020). A dissipativity characterization of velocity turnpikes in optimal control problems for mechanical systems. 24th International Symposium on Mathematical Theory of Networks and Systems.

Cresson, J., Jiménez, F., &; Ober-Blöbaum, S. (2020). Modelling of the convection-diffusion equation through fractional restricted calculus of variations. 24th International Symposium on Mathematical Theory of Networks and Systems.

Jean, F., Maslovskaya, S., &; Zelenko, I. (2020). On Weyl’s type theorems and genericity of projective rigidity in sub-Riemannian geometry. Geometriae Dedicata, 213(1), 295–314.https://doi.org/10.1007/s10711-020-00581-z 

Maslovskaya, S., Caillau, J.-B., Djema, W., Giraldi, L., Jean-Luc, J.-L., &; Pomet, J.-B. (2020). The turnpike property in maximization of microbial metabolite production. IFAC 2020 - 21rst IFAC World Congress.

Küster, B., &; Weich, T. (2020). Pollicott-Ruelle Resonant States and Betti Numbers. Communications in Mathematical Physics, 378(2), 917–941.https://doi.org/10.1007/s00220-020-03793-2 

Hoffmann, M. (2020). Schnittstellenaktivitäten zum Kongruenzsatz WSW. In H.-S. Siller, W. Weigel, &; J. F. Wörler (Eds.), Beiträge zum Mathematikunterricht 2020 (pp. 1353–1356). WTM-Verlag.https://doi.org/10.17877/DE290R-21368 

Hoffmann, M. (2020). Rezension: Andrew Granville und Jenniver Granville: Prime Supects: The Anatomy of Integers and Permutations. In Mathematische Semesterberichte (Vol. 67, pp. 119–121).https://doi.org/10.1007/s00591-019-00269-w 

Hoffmann, M. (2020). Rezension: Ehrhard Behrends: Parkettierungen der Ebene – Von Escher über Möbius zu Penrose. In Mathematische Semesterberichte (Vol. 67, pp. 115–116).https://doi.org/10.1007/s00591-019-00264-1 

Hoffmann, M. (Ed.). (2020). Der Mathematikunterricht 66 (6): Geometrie in Schule und Lehramtsausbildung – ein Nachwuchsheft.

Häsel-Weide, U., &; Nührenbörger, M. (2020). Tragfähige Grundlagen. In U. Hecker, M. Lassek, &; J. Ramseger (Eds.), Kinder lernen Zukunft – Anforderungen und tragfähige Grundlagen: Vol. Band 150 (1st ed., pp. 108–118). Grundschulverband.

Heckmann, L., &; Häsel-Weide, U. (2020). Aufgaben für den inklusiven Mathematikunterricht - aus der Sicht von Lehrkräften. In H.-S. Siller, W. Weigel, &; J. F. Wörler (Eds.), Beiträge zum Mathematikunterricht 2020 (pp. 393–396). WTM Verlag.

Häsel-Weide, U. (2020). Sachrechnen. In U. Heimlich &; F. B. Wember (Eds.), Didaktik des Unterrichts bei Lernschwierigkeiten: Ein Handbuch für Studium und Praxis (4th ed., pp. 308–318). W. Kohlhammer GmbH.