313.160 (23S) Nichtlineare Optimierung
Überblick
- Lehrende/r
- LV-Titel englisch Nonlinear Optimization
- LV-Art Vorlesung
- LV-Modell Präsenzlehrveranstaltung
- Semesterstunde/n 3.0
- ECTS-Anrechnungspunkte 4.0
- Anmeldungen 12
- Organisationseinheit
- Unterrichtssprache Deutsch
- LV-Beginn 08.03.2023
- eLearning zum Moodle-Kurs
Zeit und Ort
LV-Beschreibung
Intendierte Lernergebnisse
Nach dem erfolgreichen Abschluss der Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage, praktische Aufgabenstellungen als Optimierungsprobleme zu formulieren, theoretische Grundlagen der nichtlinearen Optimierung zu verstehen und anzuwenden, moderne Optimierungsverfahren und Grundlagen ihrer Konvergenztheorie zu verstehen, sowie Grundlagen der theoretischen Analyse von nichtlinearen Optimierungsproblemen zu verstehen und anzuwenden.
Lehrmethodik
- Tablet-Vortrag
- Selbständiges Erarbeiten von Übungsaufgaben
- Praktische Umsetzung der Algorithmen mit mathematischer Software
Inhalt/e
Es werden nichtlineare Optimierungsprobleme behandelt. Nach einer Einleitung werden zunächst Probleme ohne Nebenbedingungen theoretisch und algorithmisch untersucht (Steilster Abstieg, Newtonverfahren). Zum Abschluss gibt es eine Einführung in Optimierung unter Nebenbedingungen (Karush-Kuhn-Tucker Theorie, numerische Lösungsverfahren).
Erwartete Vorkenntnisse
Analysis 1 und 2 sowie Lineare Algebra 1 und 2, grundlegende Programmierkenntnisse.
Literatur
Vorlesungsskriptum im Moodle
J. Nocedal und S. Wright, Numerical Optimization, Springer, 2006
M. und S. Ulbrich, Nichtlineare Optimierung, Birkhäuser Mathematik Kompakt, 2012
Prüfungsinformationen
Prüfungsmethode/n
Schriftliche Prüfung, 2h, ohne Unterlagen.
1. Prüfungstermin: 28.06.23 15:00 - 17:00
2. Prüfungstermin: KW 39 2023
3. Prüfungstermin: KW 02 2024
Prüfungsinhalt/e
Theoretische Grundlagen: Alle durchgenommenen Definitionen, Sätze und Beweise.
Praktische Umsetzung: Eigenständiges Lösen von relevanten Aufgabestellungen aus den besprochenen Themenbereichen.
Beurteilungskriterien/-maßstäbe
Sehr Gut: 90-100 Punkte
Gut: 80-89 Punkte
Befriedigend: 70-79 Punkte
Genügend: 60-69 Punkte
Nicht Genügend: < 60 Punkte
Beurteilungsschema
Note BenotungsschemaPosition im Curriculum
- Bachelorstudium Technische Mathematik
(SKZ: 201, Version: 22W.1)
-
Fach: Optimierung und Programmierung
(Pflichtfach)
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5.4 Nichtlineare Optimierung (
3.0h VO / 4.0 ECTS)
- 313.160 Nichtlineare Optimierung (3.0h VO / 4.0 ECTS) Absolvierung im 4. Semester empfohlen
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5.4 Nichtlineare Optimierung (
3.0h VO / 4.0 ECTS)
-
Fach: Optimierung und Programmierung
(Pflichtfach)
- Bachelorstudium Technische Mathematik
(SKZ: 201, Version: 17W.1)
-
Fach: Optimierung und Programmierung
(Pflichtfach)
-
5.5 Nichtlineare Optimierung (
3.0h VO / 4.0 ECTS)
- 313.160 Nichtlineare Optimierung (3.0h VO / 4.0 ECTS) Absolvierung im 4. Semester empfohlen
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5.5 Nichtlineare Optimierung (
3.0h VO / 4.0 ECTS)
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Fach: Optimierung und Programmierung
(Pflichtfach)
Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung
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Sommersemester 2025
- 313.160 VO Nichtlineare Optimierung (3.0h / 4.0ECTS)
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Sommersemester 2024
- 313.160 VO Nichtlineare Optimierung (3.0h / 4.0ECTS)
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Sommersemester 2022
- 313.160 VO Nichtlineare Optimierung (3.0h / 4.0ECTS)
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Sommersemester 2021
- 311.163 VO Nichtlineare Optimierung (3.0h / 4.0ECTS)
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Sommersemester 2020
- 311.163 VO Nichtlineare Optimierung (3.0h / 4.0ECTS)
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Sommersemester 2019
- 311.163 VO Nichtlineare Optimierung (3.0h / 4.0ECTS)
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Sommersemester 2018
- 311.163 VO Nichtlineare Optimierung (3.0h / 4.0ECTS)
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Sommersemester 2017
- 311.163 VO Nichtlineare Optimierung (3.0h / 4.0ECTS)
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Sommersemester 2016
- 311.163 VO Nichtlineare Optimierung (3.0h / 4.0ECTS)
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Wintersemester 2014/15
- 311.163 VO Nichtlineare Optimierung (3.0h / 4.0ECTS)
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Wintersemester 2013/14
- 311.163 VO Nichtlineare Optimierung (3.0h / 4.0ECTS)