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Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2022 , Aktuelles Semester: WiSe 2022/23
Numerical Optimization    Sprache: englisch    Belegpflicht
Nr.:  108408     Vorlesung     SoSe 2022     4 SWS     jedes 2. Semester     https://sso.uni-muenster.de/LearnWeb/learnweb2/course/view.php?id=60281
   Fachbereich: Fachbereich 10 Mathematik und Informatik    
 
      Master/Mathematics, PO 20 (88F23)
  Master/Mathematik, PO 13 (88105)
  Master/Mathematik, PO 10 (88105)
   Zugeordnete Lehrpersonen:   Ohlberger verantwort ,   Kleikamp begleitend
 
 
   Termin: Montag   12:00  -  14:00    woch
Beginn : 04.04.2022    Ende : 04.07.2022
      Raum :   M B 5 (M 5)   Einsteinstr. 64  
  Donnerstag   12:00  -  14:00    woch
Beginn : 07.04.2022    Ende : 07.07.2022
      Raum :   M B 5 (M 5)   Einsteinstr. 64  
 
 
   Kommentar:

In this lecture we will study basic methods and numrical schemes for the solution of optimization problems. Topics include linear optimization, convex optimization, non-convex optimzation as well as PDE-constrained optimzation and - depending on interest - non-smooth optimzation and optimal control. We will discuss optimality conditions and analyse numerical schemes, e.g. with respect to convergence.

To participate, please enroll in the Learnweb course available under https://sso.uni-muenster.de/LearnWeb/learnweb2/course/view.php?id=60281.

 
   Literatur:
  • S. Boyd, L. Vandenberghe: Convex Optimization. CUP, 2004
  • J. Nocedal, S. Wright: Numerical Optimization. Springer, 2006
  • M. Hinze, R. Pinnau, M. Ulbrich, S. Ulbrich: Optimization wich PDE Constraints. Springer, 2008
  • W. Alt: Nichtlineare Optimierung. Vieweg, 2003
  • D. Luenberger: Introduction to Linear and Nonlinear Programming. Wesley 1972, 1989
  • A. Conn, N. Gould, P. Toint: Trust-region methods. SIAM, 2000
 
   Voraussetzungen:

Good knowledge in analysis and numerical methods (for ODEs or PDEs) as well as programming in python.

 
   Leistungsnachweis:

Successful exercises and exam.

 
   Zielgruppe:

This lecture is targeted at MSc Mathematik (PO 13 und PO 20) as part I or part II in the specialization scientific computing.