Wissenschafter
Mathematik und Signalverarbeitung in der Akustik
Maschinelles Lernen

Tel. +431 51581-2548
Email: guenther.koliander(at)oeaw.ac.at

Wissenschaftliche IDs:
ORCID: orcid.org/0000-0002-4750-3305
Google Scholar: Günther Koliander

Bildung


Günther Koliander schloss 2011 das Studium der technischen Mathematik an der TU Wien mit ausgezeinetem Erfolg ab (Diplomarbeit “Hilbert Spaces of Entire Functions in the Hardy Space Setting”). Von 2011 bis 2017 war er Mitarbeiter am Institute of Telecommunications der TU Wien wo er sein Doktorat im WWTF Projekt NOWIRE im April 2015 mit Auszeichnung abschloss (Dissertation "Information-theoretic analysis of noncoherent block-fading channels and singular random variables").
Er besuchte zweimal die Chalmers University of Technology, Göteborg, Schweden als wissenschaftlicher Mitarbeiter.

Seit Juli 2017 ist er Mitglied der Gruppe "Mathematics and Signal Processing in Acoustics" des Instituts für Schallforschung. Dort arbeitet er an informationstheoretischen Themen und Compressed Sensing Methoden.

Derzeitige Forschung


Seine Hauptinteressen sind Informationstheorie, Punktprozesse und Compressed Sensing.

Aktuelle Themen:

  • Rate-Distortion theory for point processes
  • Entropy for integer-dimensional singular random variables
  • Source coding for general sets and measures
  • Lossless analog compression

Publikationen

Publikationen

  • Koliander, G.; Pichler, G. (2020) Modelling the Utility of Group Testing for Public Health Surveillance. Biometrika.
  • N., Holighaus; Koliander, G.; Pruša, Z.; Abreu, L. D. (2019) Characterization of Analytic Wavelet Transforms and a New Phaseless Reconstruction Algorithm. IEEE Transactions on Signal Processing, Bd. 67, S. 3894-3908.
  • Holighaus, N.; Koliander, G.; Pruša, Z.; Abreu, L. D. (2019) Non-iterative phaseless reconstruction from wavelet transform magnitude., Proceedings of the DAFx19.
  • Alberti, G.; Boelcskei, H.; De Lellis, C.; Koliander, G.; Riegler, E. (2019) Lossless analog compression. IEEE Transactions on Information Theory, Bd. 65 (11), S. 7480-7513.
  • Cvitkovic, M.; Koliander, G. (2019) Minimal achievable sufficient statistic learning., Proc. Mach. Learn. Res. (ICML 2019), Bd. 97; Long Beach, CA, USA, S. 1465-1474.
  • Koliander, G.; Abreu, L. D.; Haimi, A.; Romero, J. L. (2019) Filtering the continuous wavelet transform using hyperbolic triangulations., Proc. Int. Conf. Samp. Theory and Appl. (SampTA-19); Bordeaux, France.
  • Koliander, G.; Schuhmacher, D.; Hlawatsch, F. (2018) Rate-Distortion Theory of Finite Point Processes. IEEE Transactions on Information Theory, Bd. 64, S. 5832-5861.
  • Pichler, G.; Koliander, G. (2018) Information Bottleneck on General Alphabets., 2018 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT); Vail, CO, S. 526-530.
  • Riegler, E.; Koliander, G.; Bölcskei, H. (2018) Rate-Distortion Theory for General Sets and Measures., 2018 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT); Vail, CO, S. 101-105.
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