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Seminar: Semidefinite Programming (Seminar zur Optimierung) - Details
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Lehrveranstaltung wird in Präsenz abgehalten.

Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname Seminar: Semidefinite Programming (Seminar zur Optimierung)
Untertitel Semidefinite Programmierung
Veranstaltungsnummer MTH-1350,-2990,-4130,-1400
Semester SS 2024
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden 3
erwartete Teilnehmendenanzahl 10
Heimat-Einrichtung Mathematical Data Science
beteiligte Einrichtungen Institut für Mathematik
Veranstaltungstyp Seminar in der Kategorie Lehre
Vorbesprechung Mittwoch, 31.01.2024 16:00 - 17:00
Erster Termin Mittwoch, 31.01.2024 16:00 - 17:00, Ort: (3008 L)
Online/Digitale Veranstaltung Veranstaltung wird in Präsenz abgehalten.
Hauptunterrichtssprache deutsch

Räume und Zeiten

(3008 L)
Mittwoch, 31.01.2024 16:00 - 17:00

Studienbereiche

Modulzuordnungen

Kommentar/Beschreibung

Als Semidefinite Programme (SDP) bezeichnet man lineare Optimierungsaufgaben über einem Kegel von symmetrisch positiv semidefiniten Matrizen. Aufgaben dieser Art stellen eine Verallgemeinerung linearer Programme dar und bilden daher eine überaus wichtige Klasse konvexer Optimierungsprobleme. Im Seminar werden die theoretischen Grundlagen, Optimierungsverfahren sowie Anwendungen von semidefiniten Programmen vorgestellt.

Literatur:
- E. de Klerk, Aspects of semidefinite programming, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, 2002
- A. Yurtsever et al., Scalable semidefinite programming, SIAM Journal on Mathematics of Data Science 3, 171-200, 2021; arXiv:1912.02949

Anmelderegeln

Diese Veranstaltung gehört zum Anmeldeset "Scheduled admission: Seminar zur Optimierung".
Folgende Regeln gelten für die Anmeldung:
  • Die Anmeldung ist möglich bis 15.02.2024, 23:59.

Anmeldemodus

Die Auswahl der Teilnehmenden wird nach der Eintragung manuell vorgenommen.

Nutzer/-innen, die sich für diese Veranstaltung eintragen möchten, erhalten nähere Hinweise und können sich dann noch gegen eine Teilnahme entscheiden.