Allgemeine Informationen
Veranstaltungsname | Seminar: Seminar zur Optimierung: Semidefinite Optimierung |
Untertitel | Die Veranstaltung kann nur als Präsenzveranstaltung zum vorgesehenen Zeitpunkt durchgeführt werden, wenn dies aufgrund der dann aktuellen Corona-Lage möglich ist. Weitere Informationen finden Sie in der Veranstaltungsbeschreibung |
Veranstaltungsnummer | MTH-1400, - 2990, -1350, -7950,- |
Semester | SS 2023 |
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden | 7 |
erwartete Teilnehmendenanzahl | 13 |
Heimat-Einrichtung | Diskrete Mathematik, Optimierung und Operations Research |
beteiligte Einrichtungen | Institut für Mathematik, Mathematisch-Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät |
Veranstaltungstyp | Seminar in der Kategorie Lehre |
Vorbesprechung | Montag, 06.02.2023 17:30 - 18:30 |
Erster Termin | Montag, 06.02.2023 17:30 - 18:30, Ort: (L/2004) |
Art/Form | Blockseminar (Donnerstag/Freitag/Samstag) |
Teilnehmende |
Studenten der Studiengänge: - Master Wirtschaftsmathematik und Mathematik - Bachelor Wirtschaftsmathematik und Mathematik - Lehramt Mathematik an Gymnasien |
Voraussetzungen | Kenntnisse aus „ Optimierung I+II“ |
Lernorganisation |
Die Anmeldung im Digicampus ist nur vorläufig. Wir werden dann in der Vorbesprechung bekanntgeben, wer an dem Seminar teilnehmen kann. Die Anmeldung bei der Vorbesprechung ist dann verbindlich. Um das Seminar als Master einbringen zu können, müssen Sie im Wintersemester in einem Masterstudiengang eingeschrieben sein. Bitte beachten Sie außerdem, dass das Seminar nur nach persönlicher Rücksprache mit Frau Prof. Dür oder Regina Schmidt im Rahmen eines Spezialisierungsmoduls eingebracht werden kann. |
Leistungsnachweis | Vortrag und schriftliche Ausarbeitung |
Veranstaltung findet in Präsenz statt / hat Präsenz-Bestandteile | Ja |
Hauptunterrichtssprache | deutsch |
Literaturhinweise | Literatur wird rechtzeitig bekanntgegeben |
Sonstiges |
Inhalt: In diesem Seminar besprechen wir so genannte semidefinite Optimierungsprobleme (SDPs), das sind Probleme, deren Variablen Matrizen sind und die die Nebenbedingung enthalten, dass die Variablenmatrix positiv semidefinit ist. Solche Probleme können effizient gelöst werden mit so genannten Innere-Punkte-Verfahren. Das Seminar behandelt die Theorie der semidefiniten Optimierung und deren Anwendung zur Lösung von NP-schweren kombinatorischen Optimierungsproblemen. Voraussetzungen: Grundlagen zur Optimierung (im Umfang der Vorlesungen Optimierung I und II) Ihre Aufgaben: Sie ... • halten einen Vortrag über Ihr Thema (ca. 60 Minuten) • schreiben eine Ausarbeitung (Seminararbeit, ca. 10 Seiten) Termine: Das Seminar findet als Blockseminar (Donnerstag/Freitag/Samstag) statt (voraussichtlich im Juni 2023) Vorbesprechung: Montag 06.02.2023 um 17:30 in Raum 2004/L1 DIGICAMPUS-Anmeldung: bis Sonntag 05.02.2023 um 23:59. Maximale Teilnehmerzahl: 13 (bei mehr als 13 Anmeldungen entscheidet das Los) Bitte beachten Sie, dass seit WS 2022/23 am Lehrstuhl folgende Regelung gilt: Wer ein Seminarthema erhalten hat, sich dann aber ohne triftigen Grund (z.B. ärztliches Attest) vom Seminar abmeldet, hat in den folgenden Semestern Nachrang gegenüber Studierenden, die sich erstmalig für das Seminar anmelden. D.h. falls es dann mehr Anmeldungen als Seminarplätze gibt, haben diejenigen Studierenden Vorrang, die sich erstmalig für ein Optimierungsseminar anmelden. Dies gilt unabhängig davon, ob das Seminar als Spezialisierungsmodul oder als „normales“ Seminar eingebracht werden soll. |
ECTS-Punkte | 6 |