313.160 (23S) Nichtlineare Optimierung

Sommersemester 2023

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
08.03.2023 12:00 - 15:00 N.2.01 On Campus
... keine weiteren Termine bekannt

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

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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

Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.

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 Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Bachelorstudium Technische Mathematik (SKZ: 201, Version: 22W.1)
    • Fach: Optimierung und Programmierung (Pflichtfach)
      • 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
  • 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

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Sommersemester 2025
  • 313.160 VO Nichtlineare Optimierung (3.0h / 4.0ECTS)
Sommersemester 2024
  • 313.160 VO Nichtlineare Optimierung (3.0h / 4.0ECTS)
Sommersemester 2022
  • 313.160 VO Nichtlineare Optimierung (3.0h / 4.0ECTS)
Sommersemester 2021
  • 311.163 VO Nichtlineare Optimierung (3.0h / 4.0ECTS)
Sommersemester 2020
  • 311.163 VO Nichtlineare Optimierung (3.0h / 4.0ECTS)
Sommersemester 2019
  • 311.163 VO Nichtlineare Optimierung (3.0h / 4.0ECTS)
Sommersemester 2018
  • 311.163 VO Nichtlineare Optimierung (3.0h / 4.0ECTS)
Sommersemester 2017
  • 311.163 VO Nichtlineare Optimierung (3.0h / 4.0ECTS)
Sommersemester 2016
  • 311.163 VO Nichtlineare Optimierung (3.0h / 4.0ECTS)
Wintersemester 2014/15
  • 311.163 VO Nichtlineare Optimierung (3.0h / 4.0ECTS)
Wintersemester 2013/14
  • 311.163 VO Nichtlineare Optimierung (3.0h / 4.0ECTS)