Vorlesung: Einführung in die Mathematische Optimierung
  • Vorlesung, 4+2 SWS, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 9
  • Zeit und Ort: Di 13:15 - 14:45 (G02-111), Do 9:15 - 10:45 (G02-020)
  • Dozent:
  • Übungen:
  • Übungszeit- und Ort: Mo 11:15-12:45 (G03-214)
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 WS 2022 in Präsenz für Bachelor- und Masterstudierende an der Otto von Guericke Universität Magdeburg gelesen. Sollte es die Pandemie-Situation erforderlich machen, kann zwischenzeitlich auf ein virtuelles Format umgestellt werden. Ein (vom Kollegen Volker Kaibel ausgearbeitetes) Skript wird in der Vorlesung genutzt und zur Verfügung gestellt. Auf dieser Webseite werden Sie während des Semesters aktuelle Informationen, links zu Materialen und Übungszettel finden. Setzen Sie sich am besten gleich ein bookmark. moodle wird nicht benutzt.

Downloads

Materialien, Übungsblätter und ggfs. Musterlösungen werden hier zu finden sein. Diese Webseite ist die zentrale Sammelstelle für alle Materialien zur Vorlesung. Desweiteren gibt es für den Kurs ampl executables. Aus einem vorigen Wintersemester gibt es Videos von Volker Kaibel, passend zu den Vorlesungsinhalten. Da sich die Inhalte bis auf einige Ausnahmen decken, können diese als backup für Krankheitstage und ergänzend zur Prüfungsvorbereitung genutzt werden. Es gilt aber die klare Empfehlung, an der Vorlesung teilzunehmen, um bestmöglich auf Klausur und Modulprüfung vorbereitet zu sein.

Voraussetzungen

Grundvorlesungen der Analysis und der Linearen Algebra.

Fragen?

Ich freue mich über generelles Interesse und Fragen:

Prof. Dr. rer.nat. habil. Sebastian Sager
Head of MathOpt group
at the Institute of Mathematical Optimization
at the Faculty of Mathematics
at the Otto von Guericke University Magdeburg

Universitätsplatz 2, G02-224
39106 Magdeburg, Germany

: +49 391 67 58745
: +49 391 67 11171
:

Susanne Heß

Universitätsplatz 2, G02-206
39106 Magdeburg, Germany

: +49 391 67-58756
: +49 391 67-11171
:

Prof. Dr. rer.nat. habil. Sebastian Sager
Head of MathOpt group
at the Institute of Mathematical Optimization
at the Faculty of Mathematics
at the Otto von Guericke University Magdeburg

Universitätsplatz 2, G02-224
39106 Magdeburg, Germany

: +49 391 67 58745
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Susanne Heß

Universitätsplatz 2, G02-206
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: +49 391 67-58756
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