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269011 VO Numerische Methoden III - Optimierung (2021S)

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Donnerstag 11.03. 10:30 - 12:00 Digital
Donnerstag 18.03. 10:30 - 12:00 Digital
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Donnerstag 10.06. 10:30 - 12:00 Digital
Donnerstag 17.06. 10:30 - 12:00 Digital
Donnerstag 24.06. 10:30 - 12:00 Digital

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Grundlagen der stetigen Optimierung von Theorie mit einfachen Beweisen bis zu numerischen Methoden, Grundlagen in Analysis und (numerischer) Linearer Algebra sind hilfreich (z.b. Numerical Methods 1&2), aber nicht unbedingt notwendig.

Themen: Liniensuche und Trust Region, Newton und (large-scale) Quasi-Newton, Nichtlineare konjugierte Gradienten Verfahren, Theorie der (nicht-linearen) Optimierung mit Nebenbedingungen, Lineare Programmierung, (sequentielle) quadratische Programmierung, Penalty und augmented Lagrangian Methoden, Innere-Punkt Methoden.
Schwerpunkte werden theoretische wie auch praktische numerische Aspekte (e.g. machine learning, python scikit-learn, (nonlinear) dimensionality reduction, etc) sein.

Der Vorlesung fehlen leider die zugehörigen Übungen. Daher werden Übungsaufgaben zusätzlich zur Verfügung gestellt, welche auf freiwilliger Basis bearbeitet werden können.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Mündliche Prüfung (Termin nach Vereinbarung).

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

The lecture covers continuous optimization from theorey to algorithms. Positive assessment of the oral exam.

Prüfungsstoff

In der Vorlesung besprochene Themen.

Literatur

Lecture notes.

Optional:
J. Nocedal, S.J. Wright, Numerical Optimization, 2006 Springer.
R. Fletcher, Practical methods of optimization, John Wiley & Sons, 2013.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

CO-MAT3

Letzte Änderung: Fr 12.05.2023 00:22