Häsel-Weide U. »Mathematik inklusive«: Lernchancen im inklusiven Anfangsunterricht. In: Institut für Mathematik und Informatik der Pädagogischen Hochschule Heidelberg I, ed. Beiträge zum Mathematikunterricht. Vorträge auf der 50. Tagung für Didaktik der Mathematik. Vol 1. WTM; 2016:365-369.

Häsel-Weide U. Mathematik gemeinsam lernen - Lernumgebungen für den inklusiven Mathematikunterricht. In: Steinweg AS, ed. Tagungsband des AK Grundschule in der GDM 2016. University of Bamberg Press; 2016:9-24.

Häsel-Weide U. “Merit hat 4 von 5 Subtraktionsaufgaben durch Rückwärtszählen gelöst”. Leistungsbeurteilung im inklusiven Mathematikunterricht. Sonderpädagogische Förderung heute. 2016;4(61):356-368.

Häsel-Weide U. Vom Zählen zum Rechnen. Struktur-fokussierende Deutungen in kooperativen Lernumgebungen. 1st ed. Springer Spektrum; 2016.

Häsel-Weide U. Gemeinsam ordnen – gemeinsam lernen. Mathematische Strukturen sichtbar machen. . Grundschulunterricht Mathematik. 2016;(1):30-33.

Black T, Lankeit J, Mizukami M. On the weakly competitive case in a two-species chemotaxis model. IMA Journal of Applied Mathematics. 2016;81(5):860-876. doi:10.1093/imamat/hxw036

Black T. Boundedness in a Keller–Segel system with external signal production. Journal of Mathematical Analysis and Applications. 2016;446(1):436-455. doi:10.1016/j.jmaa.2016.08.049

Black T. Blow-up of weak solutions to a chemotaxis system under influence of an external chemoattractant. Nonlinearity. 2016;29(6):1865-1886. doi:10.1088/0951-7715/29/6/1865

Black T. Sublinear signal production in a two-dimensional Keller–Segel–Stokes system. Nonlinear Analysis: Real World Applications. 2016;31:593-609. doi:10.1016/j.nonrwa.2016.03.008

Eckstein J, Peitz S, Schäfer K, et al. A comparison of two predictive approaches to control the longitudinal dynamics of electric vehicles. In: Procedia Technology, 3rd International Conference on System-Integrated Intelligence: New Challenges for Product and Production Engineering. Vol 26. ; 2016:465-472. doi:10.1016/j.protcy.2016.08.059

Wenger T, Ober-Blöbaum S, Leyendecker S. Variational integrators of mixed order for dynamical systems with multiple time scales and split potentials. In: ECCOMAS Congress 2016 - Proceedings of the 7th European Congress on Computational Methods in Applied Sciences and Engineering. ; 2016:1818-1831.

Wenger T, Ober-Blöbaum S, Leyendecker S. Constrained Galerkin variational integrators and modified constrained symplectic Runge-Kutta methods. In: International Conference of Numerical Analysis and Applied Mathematics (ICNAAM). ; 2016.

Peitz S, Ober-Blöbaum S, Dellnitz M. Reduced order model based multiobjective optimal control of fluids. In: Proceedings of International Congress of Theoretical and Applied Mechanics. ; 2016.

Stellato B, Ober-Blöbaum S, Goulart PJ. Optimal control of switching times in switched linear systems. In: 2016 IEEE 55th Conference on Decision and Control (CDC). ; 2016:7228-7233.

Borthwick D, Weich T. Symmetry reduction of holomorphic iterated function schemes and factorization of Selberg zeta functions. Journal of Spectral Theory. 2016;6(2):267-329. doi:10.4171/jst/125

Weich T. On the Support of Pollicott–Ruelle Resonanant States for Anosov Flows. Annales Henri Poincaré. 2016;18(1):37-52. doi:10.1007/s00023-016-0514-5

Kolb M, Krejdiík D. Spectral analysis of the diffusion operator with random jumps from the boundary. Mathematische Zeitschrift. 2016;284:877-900. doi:https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s00209-016-1677-y.pdf

Richthammer T. Lower Bound on the Mean Square Displacement of Particles in the Hard Disk Model. Communications in Mathematical Physics . 2016;345:1077-1099. doi:https://link.springer.com/article/10.1007/s00220-016-2584-0

Kolb M, Savov M. Transience and recurrence of a Brownian path with limited local time. The Annals of Probability. 2016;44(6). doi:http://dx.doi.org/10.1214/15-AOP1069

Colberg C, Schürmann M, Biehler R, Hochmuth RK, Schaper N, Liebendörfer M. Projekt WiGeMath: Wirkung und Gelingensbedingungen von Unterstützungsmaßnahmen für mathematikbezogenes Lernen in der Studieneingangsphase. In: Hanft A, Bischoff F, Prang B, eds. Working Paper Studieneingangsphase Perspektiven Aus Der Begleitforschung Zum Qualitätspakt Lehre. Carl von Ossietzky Universität Oldenburg; 2016:19-22.