Vorlesung im Detail
Optimierung
Nummer010808, SS25Dozentinnen und DozentenVeranstaltungstyp (SWS)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
- MABA:-:2:MAT-212
- WIMABA:-:2:MAT-212
- TMABA:-:2:MAT-212
- DPL:C:-:1
Sprechstunde zur Veranstaltungnach VereinbarungAnmeldung?ohne AngabeErforderliche VoraussetzungenBenötigt werden lediglich Inhalte der Analysis I & II und Linearen Algebra I & II und rudimentäre Kenntnisse in MatlabInhaltDie 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. BemerkungenLink 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.
Übung zur Veranstaltung
Nummer der Übung010809Dozentinnen und DozentenÜbungsgruppen- M336 Mi 8:00 2h
- M336 Mi 10:00 2h
- M/CIP Mi 12:00 2h
- M/CIP Mi 14:00 2h
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