MAT.00828.02 - Nichtlineare Optimierung (Complete module description)

MAT.00828.02 - Nichtlineare Optimierung (Complete module description)

Original version English
MAT.00828.02 8 CP
Module label Nichtlineare Optimierung
Module code MAT.00828.02
Semester of first implementation
Faculty/Institute Institut für Mathematik
Module used in courses of study / semesters
  • Mathematik (MA120 LP) (Master) > Mathematik MathematikMA120, Version of accreditation (WS 2006/07 - SS 2013) > Angewandte Mathematik
  • Wirtschaftsmathematik (MA120 LP) (Master) > Wirtschaftsmathematik WirtschaftsmatheMA120, Version of accreditation (WS 2006/07 - SS 2013) > Angewandte Mathematik
Responsible person for this module
Further responsible persons
Prof. Tammer
Prerequisites
Skills to be acquired in this module
Die Studierenden sollen allgemeine Prinzipien der Nichtlinearen Optimierung und
ihrer Anwendungen kennen lernen, theoretische und numerische Zugänge in der
Optimierung studieren und anhand praktisch relevanter Problemstellungen
umsetzen. Weiter werden mögliche Ausgangspunkte für die Masterarbeit
angeboten.
Module contents
  • Funktionalanalytische Grundlagen der Optimierung,
Differenzierbarkeitseigenschaften konvexer Funktionen
  • Optimierungstheoretische Ansätze, Charakterisierungssatz der konvexen
Optimierung
  • Dualitätstheorie: Lagrange-Technik, Sattelpunktaussagen
  • Notwendige und hinreichende Optimalitätsbedingungen
  • Variationsprinzipien
  • Anwendungen in der Approximationstheorie
  • Optimale Steuerung
  • Numerische Verfahren
Forms of instruction Lecture (4 SWS)
Exercises (2 SWS)
Course
Languages of instruction German, English
Duration (semesters) 1 Semester Semester
Module frequency jedes Sommersemester
Module capacity unlimited
Time of examination
Credit points 8 CP
Share on module final degree Course 1: %; Course 2: %; Course 3: %.
Share of module grade on the course of study's final grade 1
Module course label Course type Course title SWS Workload of compulsory attendance Workload of preparation / homework etc Workload of independent learning Workload (examination and preparation) Sum workload
Course 1 Lecture Vorlesung 4 0
Course 2 Exercises Übung 2 0
Course 3 Course Selbststudium 0
Workload by module 240 240
Total module workload 240
Examination Exam prerequisites Type of examination
Course 1
Course 2
Course 3
Final exam of module
Lösung von Übungsaufgaben und deren Präsentation
mündliche Prüfung
Exam repetition information
Prerequisites and conditions Prerequisites Frequency Compulsory attendance Share on module grade in percent
Course 1 Summer semester No %
Course 2 Summer semester No %
Course 3 Summer semester No %