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 zur Vorlesung
- Die Plenumstermine
- Die Übungsaufgaben
- Die Übungsgruppen
- Die Prüfung am Ende des Semesters
Das Konzept der Veranstaltung wird an einem Vorbesprechungstermin am Dienstag den 18.10.2022 um 14:15 (dem ersten “Vorlesungstermin”) im Hörsaal, Mathematikon besprochen, und die Informationen werden anschließend hier zur Verfügung gestellt. (Achtung, die Uhrzeit der Vorbesprechung wurde an den Vorlesungstermin angepasst.)
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. Nach Ablauf der Bearbeitungszeit veröffentlichen wir Musterlösungen zu den Übungsaufgaben. Die Abgabe Ihrer Lösungen zu den Übungsaufgaben ist nicht vorgesehen. Bitte vergleichen Sie Ihre Lösungsansätze mit den von uns vorgeschlagenen. Gerne können Sie die Lösungsvorschläge und auch Ihre Lösungen anschließend mit Ihren Übungsleitern diskutieren.
Über das Semester wird es zusätzlich zwei mehrwöchige Programmierprojekte zu den in der Vorlesung vorgestellten Algorithmen geben. Die Projekte sollen bitte vorzugsweise mit Python bearbeitet werden. Wir stellen Ihnen dafür eine grobe Struktur in Jupyter-Notebooks zur Verfügung.
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
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. Die Prüfungen werden in Person im Raum 2/300 des Mathematikon (INF 205) stattfinden.
Die ursprünglich ausgegebenen Termine sind bereits vollständig belegt. Wir geben nach Bedarf weitere Termine aus. Wenn Sie noch einen Prüfungstermin benötigen, dann senden Sie bitte eine E-Mail an unser Sekretariat mit den folgenden Informationen:
- Ihre Anmeldung zur Prüfung
- Nachname
- Vorname
- Geburtsdatum
- Geburtsort
- Matrikel-Nr.
- Studiengang
Diese Informationen benötigen wir für die Organisation der Prüfungstermine und für die Vorbereitung der Prüfungsprotokolle. Nach Bearbeitung Ihrer E-Mail werden wir Ihnen einen Vorschlag zum Prüfungstermin sobald wie möglich zusenden.
Inhaltliches Material zur Veranstaltung
Skript
- Skript zur Lehrveranstaltung (2022-10-18, Kapitel 0-1)
- Skript zur Lehrveranstaltung (2022-11-01, Kapitel 0-2)
- Skript zur Lehrveranstaltung (2022-12-11, Kapitel 0-3 bis einschließlich §16.1)
- Skript zur Lehrveranstaltung (2023-01-17, Kapitel 0-3 und Anhang
- Skript zur Lehrveranstaltung (2023-02-07: kleinere Korrekturen
Material für das Plenum
- Plenum 00 (Informationen zur Lehrveranstaltung)
- Plenum 01 (Informationen zur Lehrveranstaltung)
- Plenum 02 (Gradientenverfahren)
- Plenum 02 (Gradientenverfahren) annotiert
- Plenum 03 (Newton-Verfahren)
- Plenum 04 (Modellierung linearer Optimierungsaufgaben, Existenz von Lösungen, Basisvektoren)
- Plenum 05 (Das Simplex-Verfahren)
- Plenum 06 (Optimalitätsbedingungen der linearen Optimierung, duales Simplex-Verfahren)
- Plenum 07 (Sensitivitätsanalyse)
- Plenum 08 (Lineare Optimierungsaufgaben auf Graphen, ganzzahlige Lösungen)
- Plenum 09 (Konvexe Mengen, konvexe Funktionen)
- Plenum 10 (Konvexe Optimierungsaufgaben, affine Unterräume, topologische Eigenschaften konvexer Mengen)
- Plenum 11 (Trennungssätze, Subdifferential)
- Plenum 12 (Richtungsableitung, Zusammenhang Subdifferential/Richtungsableitung, weitere Eigenschaften konvexer Funktionen)
- Plenum 13 (Kegel, Optimalitätsbedingungen, Richtung des steilsten Abstiegs)
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
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, Lemaréchal: Convex Analysis and Minimization Algorithms I