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Modulhandbuch ab 2016

Modul MA5035-KP05

Nichtglatte Optimierung und Analysis (NiOpAnKP05)

Dauer:


1 Semester
Angebotsturnus:


Unregelmäßig
Leistungspunkte:


5
Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:
  • Master Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften 2016 (Wahlpflicht), Mathematik, 2. Fachsemester
  • Bachelor Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften 2016 (Wahl), Mathematik, 6. Fachsemester
Lehrveranstaltungen:
  • MA5035-V: Nichtglatte Optimierung und Analysis (Vorlesung, 2 SWS)
  • MA5035-Ü: Nichtglatte Optimierung und Analysis (Übung, 1 SWS)
Workload:
  • 30 Stunden Eigenständige Projektarbeit
  • 65 Stunden Selbststudium und Aufgabenbearbeitung
  • 45 Stunden Präsenzstudium
  • 10 Stunden Prüfungsvorbereitung
Lehrinhalte:
  • Grundlagen der nichtglatten Analysis: Konvexität, Subdifferentiale, Existenz, Legendre-Fenchel-Konjugierte, Dualität
  • Optimierungsverfahren erster und höherer Ordnung
  • Approximation diskreter und nichtkonvexer Probleme
  • Anwendungen in Bildverarbeitung und Computer Vision
Qualifikationsziele/Kompetenzen:
  • Studierende verstehen die Möglichkeiten der Modellierung mit nichtglatten Modellen.
  • Sie können einfache Probleme in Modelle umsetzen und analysieren.
  • Sie verstehen die Vor- und Nachteile und Einsatzgebiete einzelner Optimierungsverfahren.
  • Sie können Optimierungsverfahren auswählen und für neue Modelle praktisch umsetzen.
  • Fachübergreifende Aspekte:
  • Studierende besitzen fortgeschrittene Modellbildungskompetenz.
  • Sie können theoretische Konzepte in die Praxis umsetzen.
  • Sie besitzen Implementierungserfahrung.
  • Sie können praktische Probleme abstrahieren.
Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:
  • Präsentation der eigenen Lösung einer Übungsaufgabe
Setzt voraus:
Modulverantwortlicher:
Lehrende:
Literatur:
  • Rockafellar, Wets: Variational Analysis - Springer
  • Boyd, Vandenberghe: Convex Optimization - Cambridge University Press
  • Ben-Tal, Nemirovski: Lectures on Modern Convex Optimization - SIAM
  • Paragios, Chen, Faugeras: Handbook of Mathematical Models in Computer Vision - Springer
Sprache:
  • Sowohl Deutsch- wie Englischkenntnisse nötig
Bemerkungen:

Prüfungsvorleistungen können zu Beginn des Semesters festgelegt werden. Sind Vorleistungen definiert, müssen diese vor der Erstprüfung erbracht und positiv bewertet worden sein.

Letzte Änderung:
17.7.2019