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Vorlesung + Übung: Einführung in die Optimierung - Optimierung I - Details
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Lehrveranstaltung wird online/digital abgehalten.

General information

Course number MTH-1140, -1120, -7940
Semester SS 2020
Current number of participants 147
Home institute Diskrete Mathematik, Optimierung und Operations Research
participating institutes Institut für Mathematik, Mathematisch-Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät
Courses type Vorlesung + Übung in category Teaching
First date Tue , 21.04.2020 10:00 - 11:30, Room: (T-1001)
Participants Bachelor Wirtschaftsmathematik,
Bachelor Mathematik,
Lehramt Gymnasium mit Schwerpunkt Mathematik
Pre-requisites Analysis I und II, Lineare Algebra I und II (insbesondere Analytische Geometrie)
Learning organization Für das Studium Bachelor Wirtschaftsmathematik ist dies eine Pflichtveranstaltung.
Im Bachelor-Studiengang Mathematik ist dies (mit 9 LP) eine Wahlpflichtvorlesung.
Performance record Dreistündige Klausur
Online/Digitale Veranstaltung Veranstaltung wird online/digital abgehalten.
Hauptunterrichtssprache deutsch
Literaturhinweise eigenes Vorlesungsskript

Weitere Begleitliteratur wird in der Vorlesung angegeben.
Miscellanea Organisatorisch werden die Übungen zur Vorlesung so durchgeführt, dass zunächst die gesamten Teilnehmer auf kleinere überschaubare Übungsgruppen aufgeteilt werden, die zweistündig (einmal pro Woche) stattfinden.

In den Übungsgruppen werden Aufgaben mit aktuellem Bezug zur Vorlesung unter Anleitung von studentischen Übungsleitern selbständig bearbeitet.

Im Rahmen der Übungen wird weiterhin wöchentlich ein Hausaufgabenblatt herausgegeben, welches innerhalb einer Woche schriftlich zu bearbeiten und abzugeben ist; dieses Übungsblatt wird von studentischen Hilfskräften korrigiert und ausführlich besprochen.
ECTS points 9

Course location / Course dates

(T-1001) Tuesday: 10:00 - 11:30, weekly (13x)
Thursday: 10:00 - 11:30, weekly (12x)

Module assignments

Comment/Description

Diese Vorlesung eröffnet einen zweisemestrigen Bachelor-Zyklus zu grundlegenden Themenbereichen aus der mathematischen Optimierung und aus der Diskreten Mathematik. Prinzipiell geht es darum, eine reellwertige Zielfunktion unter Einhaltung vorgegebener Nebenbedingungen, die die Variablen erfüllen müssen, zu maximieren oder zu minimieren. Je nach Art der Zielfunktion und des durch die Nebenbedingungen definierten Zulässigkeitsbereiches unterscheidet man in lineare, in nichtlineare, in kombinatorische oder in ganzzahlige Optimierung.

In dem im Sommersemester 2018 zu behandelnden ersten Teil werden wir uns hauptsächlich mit der Linearen Optimierung beschäftigen: Die Zielfunktion ist eine lineare Abbildung und der Zulässigkeitsbereich ist ein Polyeder, also der Durchschnitt von endlich vielen Halbräumen. Neben der Strukturtheorie von Polyedern und der Dualitätstheorie linearer Programme bildet die algorithmische Behandlung des Linearen Optimierungsproblems, konkret der Simplexalgorithmus ein zentrales Thema dieser Vorlesung.