Dauer: 1 Semester | Angebotsturnus: Jedes Sommersemester | Leistungspunkte: 8 |
Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester: - Bachelor Zweitfach Mathematik Vermitteln (Pflicht), Mathematik, 8. Fachsemester
- Master Hörakustik und Audiologische Technik (Wahlpflicht), Mathematik, 1. oder 2. Fachsemester
- Bachelor Informatik ab 2016 (Wahlpflicht), Vertiefung, Beliebiges Fachsemester
- Bachelor MML ab 2016 (Pflicht), Mathematik, 4. Fachsemester
- Master MIW ab 2014 (Wahlpflicht), Mathematik/Naturwissenschaften, Beliebiges Fachsemester
- Master MIW vor 2014 (Wahlpflicht), Mathematik, 2. Fachsemester
- Master Informatik vor 2014 (Wahlpflicht), Vertiefungsblock Numerische Bildverarbeitung, 2. oder 3. Fachsemester
- Bachelor MIW vor 2014 (Wahlpflicht), Medizinische Ingenieurwissenschaft, 6. Fachsemester
- Master Informatik vor 2014 (Wahlpflicht), Vertiefungsblock Analysis, 2. oder 3. Fachsemester
- Bachelor MML (Pflicht), Mathematik, 4. Fachsemester
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Lehrveranstaltungen: - Optimierung (Übung, 2 SWS)
- Optimierung (Vorlesung, 4 SWS)
| Workload: - 20 Stunden Prüfungsvorbereitung
- 90 Stunden Präsenzstudium
- 130 Stunden Selbststudium und Aufgabenbearbeitung
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Lehrinhalte: | - Lineare Optimierung (Simplexverfahren)
- Nichtlineare Optimierung ohne Nebenbedingungen (Gradientenverfahren, Newton-Verfahren, Quasi-Newton-Verfahren)
- Nichtlineare Optimierung mit Nebenbedingungen (Lagrange-Multiplikatoren)
- Diskrete Optimierung
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Qualifikationsziele/Kompetenzen: - Studierende können reale Probleme als numerische Optimierungsprobleme modellieren.
- Studierende verstehen zentrale Optimierungsstrategien.
- Studierende können zentrale Optimierungsstrategien erklären.
- Studierende können zentrale Optimierungsstrategien vergleichen und bewerten.
- Studierende können zentrale Optimierungsstrategien numerisch umsetzen.
- Studierende können numerische Ergebnisse bewerten.
- Studierende können angemessene Optimierungsstrategien für praktische Aufgabenstellungen auswählen.
- Fachübergreifende Aspekte:
- Studierende können theoretische Konzepte in die Praxis umsetzen.
- Studierende besitzen Implementierungserfahrung.
- Studierende können praktische Probleme abstrahieren.
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Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch: - Übungsaufgaben
- Präsentation der eigenen Lösung einer Übungsaufgabe
- Klausur
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Voraussetzung für: |
Setzt voraus: |
Modulverantwortlicher: Lehrende: |
Literatur: - J. Nocedal, S. Wright: Numerical Optimization - Springer
- F. Jarre: Optimierung - Springer
- C. Geiger: Theorie und Numerik restringierter Optimierungsaufgaben - Springer
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Sprache: - Wird nur auf Deutsch angeboten
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Bemerkungen:Das Modul umfasst als einzige Prüfung eine Klausur mit Dauer und Umfang gemäß PVO. Unbenotete Prüfungsvorleistungen sind Übungsaufgaben sowie deren Präsentation. Diese müssen vor der Erstprüfung bearbeitet und positiv bewertet worden sein. |
Letzte Änderung: 20.4.2018 |
