- Vorlesung, 4+2 SWS, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 9
- Zeit und Ort: Di 13:15 - 14:45 (G22A-128)
- Dozent:
- Übungen:
- Weitere Informationen auf der elearning Seite der OVGU
Inhalt
Zentrales Thema der Vorlesung wird die Theorie der Minimierung konvexer Zielfunktionen über konvexen Teilmengen endlich-dimensionaler Räume und insbesondere die lineare Optimierung sein. Die Hauptaspekte sind dabei die Dualitätstheorie, die Geometrie der Lösungsmengen linearer Optimierungsprobleme (Polyeder) und Algorithmen. Dabei knüpft die Vorlesung auf der einen Seite an aus der mehrdimensionalen Analysis bekannte Optimalitätskriterien für das Optimieren unter differenzierbaren Gleichheitsnebenbedingungen sowie an aus der linearen Algebra bekannte Charakterisierungen der Lösbarkeit linearer Gleichungssysteme an. Auf der anderen Seite wird sie auch zeigen, wie die kontinuierliche konvexe Optimierung das Fundament der diskreten Optimierung, der nicht-konvexen Optimierung, der Optimalen Steuerung oder des Trainierens von Modellen des Maschinellen Lernens bildet. So sollte die Vorlesung auch einen Einblick in die Mathematische Optimierung vermitteln, der zur späteren Vertiefung einlädt.Format
Die Vorlesung Einführung in die Mathematische Optimierung (LSF) wird im SS 2025 im inverted classroom Format für Bachelor- und Masterstudierende an der Otto von Guericke Universität Magdeburg gelesen. Ein (vom Kollegen Volker Kaibel ausgearbeitetes) Skript wird in der Vorlesung genutzt und zur Verfügung gestellt. Parallel zur Vorlesung soll durch die Mithilfe der Studierenden ein eigener EMO-Chatbot erstellt werden, der individuell Fragen zur Vorlesung möglichst korrekt und kompetent beantworten kann. Auf dieser Webseite werden Sie während des Semesters aktuelle Informationen, links zu Materialen und Übungszettel finden. Setzen Sie sich am besten gleich ein bookmark. Weitere Informationen und Materialen gibt es auf der zugehörigen elearning Seite der OVGU.
Voraussetzungen
Grundvorlesungen der Analysis und der Linearen Algebra.
Fragen?
Ich freue mich über generelles Interesse und Fragen: