PSDM ITS mengembangkan penelitian matematika dan terapannya dibidang-bidang unggulan ITS. Pengembangan penelitian matematika di PSDM ITS dijelaskan dalam fishbone penelitian berikut:
Penelitian bidang analisis ditekankan pada pengembangan teori tentang analisis fungsional dan analisis wavelet beserta terapannya:
Dosen yang menekuni bidang ini antara lain:
Penelitian bidang aljabar ditekankan pada pengembangan teori di bidang aljabar sendiri dan beberapa bidang lain yang terkait. Topik penelitian tentang aljabar dititik beratkan pada beberapa bidang, yaitu:
Asimilasi data sebenarnya merupakan bidang matematika terapan yang didasari oleh bidang analisis dan aljabar. Penelitian asimilasi data ditekankan pada pengembangan metode asimilasi data yang selanjutnya diterapkan pada berbagai bidang untuk menganalisa keandalan pengembangan metode tersebut.
Penelitian asimilasi data didukung oleh kemampuan
Beberapa topik peneltian yang dapat diambil antara lain
Penelitian dibidang metode kontrol lebih ditekankan pada pengembangan metode yang didasari teori – teori matematika seperti Aljabar Linear dan Matriks, Persamaan differensial dan teori Sistem. Dalam Aljabar linear dan matriks ditunjang oleh pengetahuan tentang transformasi konvolusi matriks dan eigen value. Persamaan diferensial melingkupi persamaan diferensial biasa, persamaan diferensial parsial dan juga persamaan diferensial numerik. Teori sistem mencakup sistem linear dan nonlinear, sistem deterministic dan stokastik serta sistem diskriptor. Sedangkan penelitian yang dapat dikembangkan dalam metode/desain control diantaranya adalah
Data mining merupakan cabang dari kajian dalam ilmu komputer, matematika, dan statistika yang berkembang sangat pesat dalam beberapa dekade terakhir. Data Mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk proses menemukan pola (pengetahuan) baru di dalam sejumlah besar data. Data mining menggunakan metode matematika, statistika, kecerdasan buatan dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai sumber Big Data. Bisa juga dikatakan bahwa data mining adalah suatu proses untuk menemukan hubungan yang bermakna, pola dan kecenderungan dengan memeriksa dari sekumpulan Big Data yang tersimpan dalam media penyimpanan dengan menggunakan metoda yang bisa digunakan untuk pengenalan pola data.
Beberapa metode dalam Matematika yang dikembangkan menjadi tools dalam data mining antara lain fuzzy set, rough set, partial order, graf, hypergraf, teori ukuran, teori probabilitas dan stokastik, jaringan syaraf tiruan, dan lain-lain.
Berbagai aplikasi yang telah dikembangkan dalam penelitian di Departemen Matematika antara lain:
Penelitian bidang komputasi matematika salah satunya ditekankan pada analisis dan pengembangan algoritma dan metode pengolahan citra digital dan juga penerapan pengolahan citra pada beberapa permasalahan nyata. Dalam rangka mengembangkan algoritma dan metode pengolahan citra memerlukan pengetahuan dasar matematika yaitu: