Vorlesungsverzeichnis 

Vorlesung im Detail

Nonsmooth Optimization (Nichtglatte Optimierung)

Nummer
010966, SS23
Dozentinnen und Dozenten
Veranstaltungstyp (SWS)
Vorlesung (4+2)
Ort und Zeit
  • M/E19 Mo 10:00 2h
  • M/E19 Mi 10:00 2h
Modul-Zugehörigkeit (ohne Gewähr)
  • DPL:B:-:2
  • MAMA:-:7:MAT-762
  • WIMAMA:-:7:MAT-762
  • TMAMA:-:7:MAT-762
Sprechstunde zur Veranstaltung
nach Vereinbarung
Anmeldung?
ohne Angabe
Erforderliche Voraussetzungen
Kenntnisse in Nichtlinearer Optimierung erforderlich. Das Modul kann in den konsekutiven Bachelor-/Masterstudiengängen Mathematik Technomathematik und Wirtscha
Inhalt
In classical nonlinear optimization, the existence of derivatives of the objective function $f$ is essential, for the theory (just think of the necessary optimality condition $\nabla f(x) = 0$), as well as for algorithms such as the gradient method. But what to do, if $f$ is not differentiable? This lecture provides an introduction into this subject, from the analysis to optimization algorithms and their implementation. Key words are: convex subdifferential, subgradient method, bundle method, Moreau-Yosida regularization, proximal point methods, semi-smooth Newton method.
Bemerkungen
Link zum Modulhandbuch Mathematik

Die Vorlesung wird in Englisch gehalten. Es gibt ein englischsprachiges Skript.
Leistungsnachweis
Benotete Modulprüfung. Als Zulassungsvoraussetzung ist folgende Studienleistung zu erbringen: Regelmäßige erfolgreiche Bearbeitung der Übungsaufgaben und aktive Teilnahme an den Übungen. Details werden durch die jeweilige Dozentin / den jeweiligen Dozenten in der Veranstaltungsankündigung bekannt gemacht. Das Modul kann in den konsekutiven Bachelor-/Masterstudiengängen Mathematik Technomathematik und Wirtschaftsmathematik nicht zusammen mit MAT-713 eingebracht werden.
Empfohlene Literatur
  • Wird gesondert bekannt gegeben

Übung zur Veranstaltung

Nummer der Übung
010967
Dozentinnen und Dozenten
Übungsgruppen
  • M/919 Mi 14:00 2h

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