Hilgert J. Fabio Toscano: The Secret Formula – How a Mathematical Duel Inflamed Renaissance Italy and Uncovered the Cubic Equation. Princeton University Press 2020. Mathematische Semesterberichte. 2020;67:307–309. doi:10.1007/s00591-020-00283-3

Hilgert J. Robert Bosch: OPT ART – From Mathematical Optimization to Visual Design. Princeton University Press 2019. Mathematische Semesterberichte. 2020;67:123–124. doi:10.1007/s00591-020-00272-6

Hilgert J. David M. Bressoud: Calculus Reordered -- A History of the Big Ideas. Princeton University Press 2019. Mathematische Semesterberichte. 2020;67:297–299. doi:10.1007/s00591-020-00280-6

Hilgert J. Daniel Grieser: Mathematisches Problemlösen und Beweisen – Eine Entdeckungsreise in die Mathematik. 2. Auflage (Springer 2017). Mathematische Semesterberichte. 2020;67:97–98. doi:10.1007/s00591-019-00254-3

Hilgert J. Claas Lattmann: Mathematische Modellierung bai Platon zwischen Thales und Euklid (De Gruyter 2019). Mathematische Semesterberichte. 2020;67:109–111. doi:10.1007/s00591-019-00254-3

Hipp D, Kovács B. Finite element error analysis of wave equations with dynamic boundary conditions: L2 estimates. IMA Journal of Numerical Analysis. 2020;41(1):638-728. doi:10.1093/imanum/drz073

Hipp D, Kovács B. Finite element error analysis of wave equations with dynamic boundary conditions: L2 estimates. IMA Journal of Numerical Analysis. 2020;41(1):638-728. doi:10.1093/imanum/drz073

Akrivis G, Feischl M, Kovács B, Lubich C. Higher-order linearly implicit full discretization of the Landau–Lifshitz–Gilbert equation. Mathematics of Computation. 2020;90(329):995-1038. doi:10.1090/mcom/3597

Kovács B, Li B, Lubich C. A convergent algorithm for forced mean curvature flow driven by diffusion on the surface. Interfaces and Free Boundaries. 2020;22(4):443-464. doi:10.4171/ifb/446

Hesse K. RBF-based penalized least-squares approximation of noisy scattered data on the sphere. In: Hickernell FJ, Kritzer P, eds. Multivariate Algorithms and Information-Based Complexity. De Gruyter; 2020:33-42.

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

Rezat S, Rezat S. Schulbücher. Werkzeuge zum Üben in den Fächern Deutsch und Mathematik. Die Grundschulzeitschrift 320. Published online 2020:10-13.

Schumacher J, Rezat S. Rekonstruktion diagrammatischen Schließens beim Erlernen der Subtraktion negativer Zahlen. In: Kadunz G, ed. Zeichen Und Sprache Im Mathematikunterricht: Semiotik in Theorie Und Praxis. Springer; 2020:85–112. doi:10.1007/978-3-662-61194-4_5

Rezat S. Mathematiklernen mit digitalen Schulbüchern im Spannungsfeld zwischen Individualisierung und Kooperation. In: Meister D, Ilka M, eds. Mobile Medien Im Schulkontext. Springer; 2020. doi:10.1007/978-3-658-29039-9_10

Leuders T, Wessel L. Differenziertes Üben gestalten. Zwischen Umsetzung in der Praxis und Fundierung in der Forschung. Pädagogik 2/2020. 2020;(2):26-30.

Wessel L, Kuzu T, Prediger S. Sprachbildender Vorstellungsaufbau für verschiedene mathematische Konzepte: Brüche in Klasse 6. Sprachbildender Mathematikunterricht in der Sekundarstufe - ein forschungsbasiertes Praxisbuch. Published online 2020:148–151.

Sprütten F, Wessel L, Zentgraf K, Prediger S. Fach- und sprachintegrierte Ansätze für Neuzugewanderte. In: Prediger S, ed. Sprachbildender Mathematikunterricht in der Sekundarstufe. Ein forschungsbasiertes Praxisbuch. Cornelsen Skriptor; 2020:115-130.

Wessel L, Prediger S, Stein A, Wijers M, Jonker V. Language for Mathematics in Vocational Contexts. Handbook for Teachers and Facilitators. DZLM; 2020.

Biehler R, Durand-Guerrier V. University Mathematics Didactic Research on Number Theory, Algebra, Discrete Mathematics, Logic. In: Hausberger T, Bosch M, Chelloughi F, eds. Proceedings of the Third Conference of the International Network for Didactic Research in University Mathematics (INDRUM 2020, 12-19 September 2020). University of Carthage and INDRUM; 2020.

Lünne S, Schnell S, Biehler R. Motivation of out-of-field teachers for participating in professional development courses in mathematics. European Journal of Teacher Education. 2020;44(5):688-705. doi:10.1080/02619768.2020.1793950

Barzel B, Biehler R. Theory-Based Design of Professional Development for Upper Secondary Teachers–Focusing on the Content-Specific Use of Digital Tools. In: Zehetmeier S, Potari D, Ribeiro M, eds. Professional Development and Knowledge of Mathematics Teachers. Routledge; 2020:163–192.

Feudel F, Biehler R. Students’ Understanding of the Derivative Concept in the Context of Mathematics for Economics. Journal für Mathematik-Didaktik. 2020;42(1):273-305. doi:10.1007/s13138-020-00174-z

Kempen L, Biehler R. Using Figurate Numbers in Elementary Number Theory – Discussing a ‘Useful’ Heuristic From the Perspectives of Semiotics and Cognitive Psychology. Frontiers in Psychology. 2020;11:1180. doi:10.3389/fpsyg.2020.01180

Kempen L, Krämer S, Biehler R. Was verstehen Schülerinnen und Schüler unter eBeweis“? 3 ausgewählte Ergebnisse einer Pilotstudie. In: Siller H-S, Weigel W, Wörler JF, eds. Beiträge zum Mathematikunterricht 2020. WTM-Verlag; 2020:489-492. doi:10.17877/DE290R-21418

Biehler R, Kempen L, Paravicini W. Hochschuldidaktik Mathematik: Fachbezogenes Design und empirische Studien. In: Siller H-S, Weigel W, Wörler JF, eds. Beiträge zum Mathematikunterricht 2020. WTM-Verlag; 2020:1347-1348. doi:10.17877/DE290R-21487

Fleischer Y, Biehler R. Automatisierte Entscheidungsverfahren als Thema im allgemeinbildenden Mathematikunterricht. In: Siller H-S, Weigel W, Wörler JF, eds. Beiträge zum Mathematikunterricht 2020. WTM-Verlag; 2020. doi:10.17877/DE290R-21301

Griese B, Nieszporek R, Biehler R. Frei verfügbare Materialien für Unterricht und Fortbildung: Stochastik verständnisorientiert unterrichten. Stochastik in der Schule. 2020;40(1):10-17.

Lünne S, Schnell S, Biehler R. Ffunt@OWL – Konzept und Gestaltungsprinzipien zur Qualifizierung fachfremd Mathematik unterrichtender Lehrkräfte der Sekundarstufe I. In: Porsch R, Rösken-Winter B, eds. Professionelles Handeln im fachfremd erteilten Mathematikunterricht. Springer Spektrum; 2020:141-167. doi:10.1007/978-3-658-27293-7_6

Lankeit E, Biehler R. “I only know the absolute value function”–About students’ concept images and example spaces concerning continuity and differentiability. In: Hausberger T, Bosch M, Chelloughi F, eds. Proceedings of the Third Conference of the International Network for Didactic Research in University Mathematics (INDRUM 2020, 12-19 September 2020). University of Carthage and INDRUM; 2020.

Kempen L, Krämer S, Biehler R. Investigating high school graduates’ personal meaning of the notion of “mathematical proof.” In: Hausberger T, Bosch M, Chelloughi F, eds. Proceedings of the Third Conference of the International Network for Didactic Research in University Mathematics (INDRUM 2020, 12-19 September 2020). University of Carthage and INDRUM; 2020:358-367.

Lankeit E, Bauer T, Biehler R. Votingfragen in den Übungen zur Analysis – Wirkung verschiedener Einsatzszenarien. In: Siller H-S, Weigel W, Wörler JF, eds. Beiträge zum Mathematikunterricht 2020. WTM-Verlag; 2020:1361-1364. doi:10.17877/DE290R-21396

Schürmann M, Gildehaus L, Liebendörfer M, et al. Mathematics learning support centres in Germany—an overview. Teaching Mathematics and its Applications: An International Journal of the IMA. 2020;40(2):99-113. doi:10.1093/teamat/hraa007

Liebendörfer M, Göller R, Gildehaus L, et al. The role of learning strategies for performance in mathematics courses for engineers. In: Hausberger T, Bosch M, Chelloughi F, eds. Proceedings of the Third Conference of the International Network for Didactic Research in University Mathematics (INDRUM 2020, 12-19 September 2020). University of Carthage and INDRUM; 2020.

Biehler R, Liebendörfer M, Schmitz A, et al. studiVEMINTvideos – Mathematische Lernvideos zur Studienvorbereitung und Unterstützung im ersten Studienjahr. In: Siller H-S, Weigel W, Wörler JF, eds. Beiträge zum Mathematikunterricht 2020. WTM; 2020. doi:10.17877/DE290R-21234

Biehler R, Fleischer Y, Budde L, et al. Data science education in secondary schools: Teaching and learning decision trees with CODAP and Jupyter Notebooks as an example of integrating machine learning into statistics education. In: Arnold P, ed. New Skills in the Changing World of Statistics Education Proceedings of the Roundtable Conference of the International Association for Statistical Education (IASE). ISI/IASE; 2020.

Budde L, Frischemeier D, Biehler R, et al. Data Science Education in Secondary School: How to Develop Statistical Reasoning When Exploring Data Using CODAP. In: Arnold P, ed. New Skills in the Changing World of Statistics Education: Proceedings of the Roundtable Conference of the International Association for Statistical Education (IASE), July 2020. ISI/IASE; 2020.

Liebendörfer M, Göller R, Biehler R, et al. LimSt – Ein Fragebogen zur Erhebung von Lernstrategien im mathematikhaltigen Studium. Journal für Mathematik-Didaktik. Published online 2020. doi:10.1007/s13138-020-00167-y

Schürmann M, Liebendörfer M, Gildehaus L, et al. Chancen und Möglichkeiten eines Netzwerks von Mathematischen Lernzentren in Deutschland - Bericht zum digitalen Lernzentrumsworkshop am 22.10.2020. dghd-Newsletter. 2020;4/2020:24-26.

Schürmann M, Schaper N, Liebendörfer M, et al. Ein Kurzbericht aus dem Forschungsprojekt WiGeMath-Lernzentren als Unterstützungsmaßnahme für mathematikbezogenes Lernen in der Studieneingangsphase. dghd-Newsletter. 2020;01/2020:25-29.

McLachlan RI, Offen C, Tapley BK. Symplectic integration of PDEs using Clebsch variables. Journal of Computational Dynamics. 2019;6(1):111-130. doi:10.3934/jcd.2019005

Nüske F, Boninsegna L, Clementi C. Coarse-graining molecular systems by spectral matching. The Journal of Chemical Physics. 2019. doi:10.1063/1.5100131

Kuklinski C, Leis E, Liebendörfer M, Hochmuth R. Erklärung von Mathematikleistung im Ingenieursstudium. In: Beiträge Zum Mathematikunterricht 2019. ; 2019.

Sahai T, Ziessler A, Klus S, Dellnitz M. Continuous relaxations for the traveling salesman problem. Nonlinear Dynamics. 2019. doi:10.1007/s11071-019-05092-5

Peitz S, Klus S. Koopman operator-based model reduction for switched-system control of PDEs. Automatica. 2019;106:184-191. doi:10.1016/j.automatica.2019.05.016

Gebken B, Peitz S, Dellnitz M. On the hierarchical structure of Pareto critical sets. Journal of Global Optimization. 2019;73(4):891-913. doi:10.1007/s10898-019-00737-6

Hanke S, Peitz S, Wallscheid O, Böcker J, Dellnitz M. Finite-Control-Set Model Predictive Control for a Permanent Magnet Synchronous Motor Application with Online Least Squares System Identification. In: 2019 IEEE International Symposium on Predictive Control of Electrical Drives and Power Electronics (PRECEDE). ; 2019. doi:10.1109/precede.2019.8753313

Schumacher J. Rekonstruktion diagrammatischen Schließens am Beispiel der Subtraktion negativer Zahlen. In: Beiträge zum Mathematikunterricht 2019.

Schumacher J, Rezat S. A Hypothetical Learning Trajectory for the Learning of the Rules for Manipulating Integers. In: Jankvist UT, Van den Heuvel-Panhuizen M, Veldhuis M, eds. Proceedings of the Eleventh Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (CERM, February 6 – 10, 2019). Utrecht, the Netherlands: Freudenthal Group &; Freudenthal Institute, Utrecht University and ERME.

Rezat S, Fan L, Hattermann M, Schumacher J, Wuschke H, eds. Proceedings of the Third International Conference on Mathematics Textbook Research and Development: 16-19 September 2019 Paderborn, Germany. Paderborn: Universitätsbibliothek Paderborn; 2019. doi:10.17619/UNIPB/1-768

Gerlach R, Koltai P, Dellnitz M. Revealing the intrinsic geometry of finite dimensional invariant sets of  infinite dimensional dynamical systems. arXiv:190208824. Published online 2019.