Cercetările în cadrul acestui program sunt orientate în principal către studiul ecuațiilor diferențiale parțiale (EDP) neliniare și al sistemelor diferențiale care descriu procese fizice, fapt motivat de problematica actuală a implicării matematicii în alte ştiinţe prin cercetări interdisciplinare. Toate temele programului sunt de interes atât teoretic cât şi practice.
Scopul acestui proiect este de a studia utilizând tehnici matematice înalte modele matematice bazate pe ecuaţii cu derivate parţiale pentru obţinerea de rezultate teoretice fundamentale susceptibile totodată de a oferi interpretări ale evoluţiei sau comportării soluţiilor acestor modele.
Cercetările teoretice sunt legate de aplicații, în special în științele mediului, biologie, medicină, inginerie. Printre diferitele aplicații amintim: difuzie în medii poroase, probleme cu frontieră liberă, transferul căldurii, tranziții de fază, procese de reacție-difuzie, dinamica populației, epidemii, dinamica fluidelor.
Din punct de vedere matematic, obiectivele se concentrează pe studiul următoarelor aspecte: existență, unicitate, regularitate, comportament asimptotic, atractori pentru sisteme PDE neliniare (hiperbolice, parabolice, eliptice) în spații Banach, în principal în cazul determinist, dar sunt luate în considerare și efecte stochastice.
O parte importantă a cercetărilor acestui grup se referă la controlul optimal, controlabilitatea, stabilizarea, problemele inverse și optimizarea sistemelor de ecuații care modelează fenomene din lumea reală.

Proiectele se concentrează pe dezvoltarea unor măsuri statistice avansate, incluzând noi clase de entropie și divergență, distribuții de probabilitate și estimatori robuști de tip Pitman. Acestea vor fi aplicate în modelele de inferență statistică și analiza datelor din domenii precum ingineria, finanțele, demografia și științele mediului. Scopul este de a îmbunătăți estimarea parametrilor, testarea ipotezelor și modelarea riscurilor în contextul datelor complexe și atipice.
Alte proiecte investighează dezvoltarea unor tehnici inovative pentru abordarea problemelor de optimizare complexe, problemelor de echilibru și inegalităților variaționale.
Studii de mare actualitate se concentrează pe elaborarea unor noi metode de analiza datelor, algoritmi evoluționari, algoritmi de învățare automată, algoritmi pentru procesarea limbajului natural, rețele neuronale, cu aplicații în recunoașterea formelor, analiza imaginilor, inginerie, economie, securitate, optimizarea proceselor de fabricație, biologie și medicină.
În domeniul probabilităţilor cercetarea curentă ține cont atât de rezultatele asimptotice bazate pe teoreme limită, cât și de rezultatele exacte. Metodele Monte Carlo pentru studiul polimerilor, distribuțiile multidimensionale, dependența stocastică, geometria stocastică, problemele speciale ale teoriei metrice a diverșilor algoritmi de reprezentare a numerelor reale, abaterile mari în procesele Markov și procesele de fragmentare și convergența distribuțiilor empirice sunt investigate prin utilizarea probabilității, statisticii și tehnicilor de analiză funcțională.