Kursinformationen
Beschreibung
In dieser Lehrveranstaltung werden die grundlegenden Begriffe und Techniken für die Untersuchung und Lösung von unrestringierten, linearen sowie konvexen Optimierungsaufgaben in mehreren Variablen erarbeitet.
Vorkenntnisse
Empfohlen sind der vorherige oder zeitgleiche Besuch der Veranstaltungen Analysis I und II (MA1/ MA2) und Lineare Algebra I (MA4). Wünschenswert sind grundlegende Programmierkenntnisse.
Konzept
Diese Veranstaltung setzt sich aus verschiedenen Angeboten zusammen. Die zentralen Komponenten sind dabei:
- Das Skript zu Vorlesung
- Die Plenumstermine
- Die Übungsaufgaben
- Die Übungsgruppen
- Die Prüfung am Ende des Semesters
Das Konzept der Veranstaltung wird an einem Vorbesprechungstermin am Montag den 18.10.2021 um 14:15 (dem ersten “Vorlesungstermin”) im Hörsaal, Mathematikon besprochen, und die Informationen werden anschließend hier zur Verfügung gestellt.
Termine und Zeitplan
Informationen zu den “Vorlesungsterminen” finden Sie im LSF. Die Informationen für die Termine im Übungsbetrieb finden Sie im MÜSLI.
Einen Überblick über den zeitlichen Ablauf können Sie sich anhand des Veranstaltungskalenders verschaffen.
Übungsbetrieb
Jede Woche wird ein Übungsblatt mit Theorieaufgaben bereitgestellt, dass möglichst in Gruppen von 2 Personen innerhalb der Bearbeitungszeit bearbeitet werden soll, und dessen Lösungen Sie auf Moodle einreichen können, um Feedback zu Ihren Lösungen zu erhalten. Nach Ablauf der Bearbeitungszeit werden wir Musterlösungen veröffentlichen. Bitte achten Sie darauf, dass nur eine Person je Gruppe die Lösungen einreicht, um doppelten Korrekturaufwand zu vermeiden.
Über das Semester wird es zusätzlich mehrwöchige Programmierprojekte zu den in der Vorlesung vorgestellten Algorithmen geben, die bitte vorzugsweise mit Python bearbeitet werden sollen und auf dem gleichen Weg abgegeben werden können.
Registrierung
Um sich für den Kurs zu registrieren, melden Sie sich bitte im MÜSLI für eine Übungsgruppe an. Bitte registrieren Sie sich hier auch, wenn Sie nicht am Übungsbetrieb teilnehmen, so können wir die Teilnehmerzahlen besser abschätzen.
Achtung(!): Die Registrierung im Kurs ist nicht gleichzeitig eine Anmeldung zur Prüfung. Mehr Informationen hierzu gibt es im Abschnitt Prüfung
Prüfung
Jede/r TeilnehmerIn dieses Kurses hat die Möglichkeit, sich im Anschluss prüfen zu lassen. Zu dieser Veranstaltung bieten wir Ihnen mündliche Prüfungen an. Jede Prüfung wird dabei in etwa 30 min zuzüglich der Zeit für eine kurze Nachbesprechung in Anspruch nehmen. Sie haben die Wahl, ob Sie Ihre Prüfung virtuell (über HeiConf) oder in Person (zu dritt mit Prüfer und BeisitzerIn in einem Besprechungsraum mit Tafel) wahrnehmen möchten.
Zur Verfügung stehen die folgenden Termine:
- 25.02.2022 (Fr) 09:00 - 12:00 (ausgebucht)
- 07.03.2022 (Mo) 13:00 - 16:00 (ausgebucht)
- 08.03.2022 (Di) 09:00 - 12:00 (ausgebucht)
- 21.03.2022 (Mo) 13:00 - 16:00 (ausgebucht)
- 22.03.2022 (Di) 09:00 - 12:00
- 24.03.2022 (Do) 13:00 - 16:00
- 05.04.2022 (Di) 09:00 - 12:00
- 07.04.2022 (Do) 09:00 - 12:00 (ausgebucht)
In den Prüfungsblöcken werden jeweils vier Einzelprüfungen angeboten. Sie können sich für einen der Prüfungsblocke anmelden und werden dann von uns informiert, was Ihre konkrete Prüfungszeit ist. Wir bitten an der Stelle um ein bisschen Flexibilität auf Ihrer Seite, damit wir innerhalb der Prüfungsblöcke virtuelle und Präsenzprüfungen sinnvoll sortieren können. Echte Konflikte werden wir gelöst kriegen. Die Blöcke werden nach Anmeldezeitpunkt aufgefüllt (first-come-first-served) und (zeitverzögert) auf dieser Webseite als “voll” markiert.
Sie melden Sich bei uns für eine Prüfung an, indem Sie bis zum Freitag den 11.02.2022 eine E-Mail an unser Sekretariat mit dem folgenden Inhalt senden:
- Ihre Anmeldung zur Prüfung
- Nachname
- Vorname
- Geburtsdatum
- Geburtsort
- Matrikel-Nr.
- Studiengang
- Ob Sie die Prüfung virtuell oder in Präsenz ablegen möchten
- Ihren Wunschtag für die Prüfung und wenn möglich einen Alternativtag
Diese Informationen benötigen wir für die Organisation der Prüfungstermine und für die Vorbereitung der Prüfungsprotokolle. Ihre konkrete Prüfungszeit teilen wir Ihnen dann bis zum Mittwoch den 16.02.2022 per E-Mail mit.
Inhaltliches Material zur Veranstaltung
Skript
- Skript zur Lehrveranstaltung (2021-10-18, Kapitel 0-1)
- Skript zur Lehrveranstaltung (2021-10-22, Kapitel 0-1): Korrektur im Existenzsatz 1.4
- Skript zur Lehrveranstaltung (2021-11-04, Kapitel 0-2): Kapitel 2 hinzugefügt
- Skript zur Lehrveranstaltung (2021-11-25, Kapitel 0-2): Korrektur im dualen Simplex-Verfahren (§ 9)
- Skript zur Lehrveranstaltung (2021-12-12, Kapitel 0-3): Anfang von Kapitel 3 hinzugefügt, Korrektur zu (total) unimodularen Matrizen (§ 12)
- Skript zur Lehrveranstaltung (2022-01-09, Kapitel 0-3): Kapitel 3 ergänzt (Wochen 10-12)
- Skript zur Lehrveranstaltung (2022-01-31, Kapitel 0-3): Kapitel 3 vervollständigt
- Skript zur Lehrveranstaltung (2022-02-20, Kapitel 0-3): kleinere Korrekturen
Material für das Plenum
- Plenum 01 (Modellierung, Grundbegriffe, Existenz von Minimierern, Optimalitätsbedingungen)
- Plenum 02 (Gradientenverfahren)
- Plenum 02 (Gradientenverfahren) mit Anmerkungen
- Handout zum Plenum 02
- Plenum 03 (Newton-Verfahren)
- Plenum 04 (Modellierung, Existenz, Basisvektoren)
- Plenum 04 (Modellierung, Existenz, Basisvektoren) mit Anmerkungen
- Plenum 05 (Simplex-Verfahren)
- Plenum 05 (Simplex-Verfahren) mit Anmerkungen
- Plenum 06 (Optimalitätsbedingungen der linearen Optimierung, duales Simplex-Verfahren)
- Plenum 07 (Sensitivätsanalyse)
- Plenum 08 (LPs auf Graphen, Ganzzahligkeit)
- Python-Code für eine Aufgabe des kostenminimalen Transports
- Plenum 09 (konvexe Mengen, konvexe Funktionen)
- Plenum 10 (konvexe Optimierungsaufgaben, affine Unterräume, topologische Eigenschaften konvexer Mengen)
- Plenum 11 (Trennungssätze, Subdifferential)
- Plenum 11 (Trennungssätze, Subdifferential) mit Anmerkungen
- Plenum 12 (Richtungsableitung, Zusammenhang mit Subdifferential, weitere Eigenschaften konvexer Funktionen)
- Plenum 13 (Kegel, Optimalitätsbedingungen, Richtung des steilsten Abstiegs)
- Plenum 14 (Bundle-Teilproblem, Bundle-Verfahren)
Übungsaufgaben
- Übungsblatt 01
- Übungsblatt 02
- Übungsblatt 03
- Übungsblatt 04
- Übungsblatt 05
- Übungsblatt 06
- Übungsblatt 07
- Übungsblatt 08
- Übungsblatt 09
- Übungsblatt 10
- Übungsblatt 11
- Übungsblatt 12
- Übungsblatt 13
- Übungsblatt 14
Programmieraufgaben
- Kurzanleitung zu Jupyter notebooks
- Programmierübung 01 (zip)
- Programmierübung 02 (zip)
- Programmierübung 03 folgt im Januar 2022 entfällt.
Literatur
Die Lehrveranstaltung kommt ohne zusätzliche Literatur aus. Wenn Sie jedoch Begleitliteratur wünschen, so können wir folgende Bücher empfehlen:
- zu Kapitel 1: Geiger, Kanzow: Numerische Verfahren zur Lösung unrestringierter Optimierungsaufgaben
- zu Kapitel 2 & 3: Geiger, Kanzow: Theorie und Numerik restringierter Optimierungsaufgaben
- zu Kapitel 1 & 2: Nocedal, Wright: Numerical Optimization
- zu Kapitel 2: Vanderbei: Linear Programming
- zu Kapitel 3: Beck: First-Order Methods in Optimization
- zu Kapitel 3: Rockafellar: Convex Analysis
- zu Kapitel 3: Jarre, Stoer: Optimierung
- zu Kapitel 3: Hiriart-Urruty, Lemarécha: Convex Analysis and Minimization Algorithms Il