Vorlesung und Übung:

Optimierung

SS 2018

Dozent: Prof. Dr. Benedikt Wirth
Übung: Ulrich Hartleif
Aktuelles: Die Vorlesung am Freitag, 18.5.18, fällt aus!

Informationen zur Vorlesung

Zeit, Ort: Di. 12:00 bis 14:00, wöchentlich, M 6
Fr. 12:00 bis 14:00, wöchentlich, M 5
Beginn: 10.04.2018
Inhalt: In der Vorlesung werden grundlegende Methoden und numerische Verfahren zum Lösen von Optimierungsproblemen vorgestellt. Themen umfassen lineare Optimierung, konvexe Optimierung, nichtlineare Optimierung, und bei Interesse auch nichtglatte Optimierung und optimale Steuerung. Es werden Optimalitätsbedingungen behandelt sowie verschiedene numerische Verfahren und ihre Konvergenz.
Voraussetzungen:  Solide Kenntnisse in Analysis und Numerik sowie Grundkenntnisse in Matlab, Python oder ähnlichem.
Prüfung: Die Prüfung wird als 30-minütige mündliche Prüfung abgehalten. Die Terminfindung findet im Learnweb, Link siehe unten, statt.

Im Masterstudiengang Mathematik kann die Vorlesung in den Spezialisierungsmodulen 'Angewandte Mathematik' und 'Wissenschaftliches Rechnen' sowie ggf. als 'Ergänzungsmodul' (Ma-E) zur Vorbereitung auf die Masterarbeit anerkannt werden.

Die Prüfungsleistung ('Vorlesung 1') wird durch eine 30-minütige mündliche Prüfung erbracht. Zur Prüfunszulassung müssen 50% der erreichbaren Punkte in den Übungsaufgaben erreicht werden.

Wird nur eine Studienleistung benötigt ('Vorlesung 2'), kann die erfolgreiche Teilnahme bescheinigt werden, wenn entweder 50% der erreichbaren Punkte in den Übungsaufgaben erreicht wurden oder in einem 20minütigen Gespräch mit dem Dozenten das Verständnis der Vorlesungsinhalte demonstriert wurde (für die zweite Variante melden Sie sich bitte innerhalb der ersten drei Vorlesungswochen beim Dozenten an).
Material: Notizen zur Vorlesung
Bitte beachten Sie, dass Änderungen an hinteren Folien noch auftreten können.
Literatur:
  • S. Boyd, L. Vandenberghe: Convex Optimization. CUP, 2004
  • J. Nocedal, S. Wright: Numerical Optimization. Springer, 2006
  • M. Hinze, R. Pinnau, M. Ulbrich, S. Ulbrich: Optimization wich PDE Constraints. Springer, 2008
  • W. Alt: Nichtlineare Optimierung. Vieweg, 2003
  • D. Luenberger: Introduction to Linear and Nonlinear Programming. Wesley 1972, 1989
  • A. Conn, N. Gould, P. Toint: Trust-region methods. SIAM, 2000

Informationen zur Übung

Organisation: Melden Sie sich bitte im LearnWeb für die Übung zur Optimierung an. Die Umfrage hat ergeben, dass die Übung dienstags stattfindet. Der erste Termin ist somit der 17.4.18.

Beginn der Übungen wird in der zweiten Vorlesungswoche sein. Für den ersten Termin wird es ein Präsenzblatt geben. Die Abgabe der Zettel findet immer bis freitags, 14 Uhr, in Briefkasten 108 statt.

Der Termin am Maifeiertag, 1.5. wird am Mittwoch, 2.5. 14-16 Uhr im N1 nachgeholt!
Gruppen: Di. 14:00 bis 16:00, wöchentlich, SRZ 117
Material: Die Übungszettel werden im LearnWeb veröffentlicht.