Vorlesung

Optimierung

Nummer

010808, SS25

Dozentinnen und Dozenten

• JP Dr. Paul Manns

Veranstaltungstyp

Vorlesung, 4+2

Ort und Zeit

M/E19 Di 16:00 2h
M/E28 Do 14:00 2h
HGII/HS6 Fr 14:00 2h - Ausweichtermin, falls der Raum am Dienstag nicht ausreicht

Modul-Zugehörigkeit (ohne Gewähr)

DPL:B:-:2 – Mathematik, Diplom (auslaufend)

MABA:-:2:MAT-212 – Optimierung

WIMABA:-:2:MAT-212 – Optimierung

TMABA:-:2:MAT-212 – Optimierung

DPL:C:-:1 – Lehramt Mathematik (Gymnasium/Gesamtschule, Berufskolleg)

Sprechstunde zur Veranstaltung

nach Vereinbarung

Erforderliche Voraussetzungen

Benötigt werden lediglich Inhalte der Analysis I & II und Linearen Algebra I & II und rudimentäre Kenntnisse in Matlab

Inhalt

Die Vorlesung gibt eine Einführung in Methoden der mathematischen Optimierung. Dazu gehören insbesondere grundlegende Konzepte, Theorie und Algorithmen der Konvexen und Linearen Optimierung sowie ein Ausblick auf die Nichtlineare und Diskrete Optimierung.

Bemerkungen

Link zum Modulhandbuch Mathematik
Link zu den Modulbeschreibungen im Lehramt an Gymnasien

Hinweis: Im Bachelorstudium Data Science ist das Modul im Wahlpflichtbereich wählbar (BD W2-13).

Empfohlene Literatur

• W. Alt. Nichtlineare Optimierung - Eine Einführung in Theorie, Verfahren und Anwendungen. Vieweg, Braunschweig, 2002.
• C. Geiger and C. Kanzow. Theorie und Numerik restringierter Optimierungsaufgaben. Springer, Berlin, 2002.

Übungen

Leiter der Übung

Paul Manns

Nummer der Übung

010809

Übungsgruppen

M336 Mi 8:00 2h
M336 Mi 10:00 2h
M/CIP Mi 12:00 2h
M/CIP Mi 14:00 2h