311.163 (19S) Nonlinear Optimization

Sommersemester 2019

Registration deadline has expired.

First course session
12.03.2019 10:00 - 11:00 HS 7 On Campus
... no further dates known

Overview

Lecturer
Course title german Nichtlineare Optimierung
Type Lecture
Hours per Week 3.0
ECTS credits 4.0
Registrations 21
Organisational unit
Language of instruction no language of instruction was specified
Course begins on 12.03.2019
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Time and place

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Course Information

Intended learning outcomes

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.

Teaching methodology including the use of eLearning tools

  • Vortrag an der Tafel
  • selbständiges Erarbeiten von Übungsaufgaben
  • praktische Umsetzung der Algorithmen mit mathematischer Software

Course content

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).                                       

Prior knowledge expected

Analysis 1 und 2 sowie Lineare Algebra 1 und 2, Kenntnisse im Umgang mit SageMath oder Matlab oder Octave.

Literature

M. und S. Ulbrich, Nichtlineare Optimierung, Birkhäuser Mathematik Kompakt, 2012

J. Nocedal und S. Wright, Numerical Optimization, Springer, 2006

Vorlesungsskriptum im Moodle

Examination information

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.

Examination methodology

schriftlich, ohne Unterlagen.

Examination topic(s)

gesamter Inhalt der Vorlesung

Assessment criteria / Standards of assessment for examinations

Korrektheit und Nachvollziehbarkeit der Antworten auf die Prüfungsfragen. Auf die Klausur sind insgesamt max. 90 Punkte zu erreichen. 

Notenskala:

Punkte
Note
≥ 80
Sehr gut
≥ 70 und < 80
Gut
≥ 60 und < 70
Befriediegend
≥ 50 und < 60
Genügend
< 50
Nicht genügend

Grading scheme

Grade / Grade grading scheme

Position in the curriculum

  • Bachelorstudium Technische Mathematik (SKZ: 201, Version: 17W.1)
    • Subject: Optimierung und Programmierung (Compulsory subject)
      • 5.5 Nichtlineare Optimierung ( 3.0h VO / 4.0 ECTS)
        • 311.163 Nonlinear Optimization (3.0h VO / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 4. Semester empfohlen
  • Bachelor's degree programme Technical Mathematics (SKZ: 201, Version: 12W.2)
    • Subject: Optimierung und Programmierung (ab 15W) (Compulsory subject)
      • Nichtlineare Optimierung ( 3.0h VO / 4.0 ECTS)
        • 311.163 Nonlinear Optimization (3.0h VO / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 4. Semester empfohlen

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  • 313.160 VO Nichtlineare Optimierung (3.0h / 4.0ECTS)
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  • 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 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)