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Professur Numerische Mathematik (Partielle Differentialgleichungen)
Professur Numerische Mathematik (Partielle Differentialgleichungen)

Optimierung für Nichtmathematiker (2V, 2Ü)

Prof. HerzogWS2019/20

Diese Lehrveranstaltung richtet sich an Studierende aus den ingenieur- und wirtschaftswissenschaftlichen Studiengängen im Masterstudium sowie alle Interessierten.

Inhalt

Die mathematische Optimierung beschäftigt sich mit der Aufgabe, eine Zielfunktion unter Einhaltung von Beschränkungen zu minimieren oder zu maximieren. Anhand von Fallbeispielen aus verschiedenen Disziplinen werden zahlreiche Optimierungsaufgaben mathematisch modelliert und mit Hilfe vorhandener Verfahren aus der Matlab Optimization Toolbox gelöst. Die erhaltenen Lösungen werden anschließend überprüft und bewertet. Auch die Grundlagen der verwendeten Algorithmen werden vorgestellt.
Weitere Informationen zu dieser Lehrveranstaltung finden Sie in der Modulbeschreibung (SM 16).

Ziele der Lehrveranstaltung

Ziele der Lehrveranstaltung sind

Was wir von Ihnen erwarten

  • Besuchen Sie jede Woche die Vorlesung und die Übung.
  • Wiederholen Sie vor der Übung den Stoff der Vorlesung der jeweiligen Woche. Nutzen Sie dazu das Skript. Vollziehen Sie auch den in der Vorlesung gezeigten Matlab-Code nach. Planen Sie ungefähr 3 Stunden pro Woche Ihrer Zeit dafür ein.
  • Bereiten Sie sich auf die Übung vor, indem Sie den Übungszettel durcharbeiten und sich zu jeder Aufgabe Gedanken machen, wie Sie vorgehen könnten.
  • Bereiten Sie die Übung nach, indem Sie Ihre Lösung perfektionieren und nicht geschaffte Aufgaben nacharbeiten. Planen Sie dafür ungefähr weitere 3 Stunden pro Woche ein.
  • In der Vorlesung und Übung verwenden wir Matlab, ein weit verbreiteter Standard in Industrie und Wirtschaft. Diese Lehrveranstaltung ist aber kein Matlab-Programmierkurs. Abhängig von Ihren Vorkenntnissen müssen Sie mehr oder weniger Zeit zum Erlernen von Matlab verwenden. Es lohnt sich!
  • Besuchen Sie regelmäßig diese Webseite, um sich über Aktuelles zu informieren.
  • Wenn Sie etwas nicht verstanden haben, fragen Sie direkt in der Vorlesung, fragen Sie Ihren Übungsleiter oder kommen Sie in die Sprechstunde von Prof. Herzog. Warten Sie damit nicht bis zum Ende des Semesters.

Vorkenntnisse

Voraussetzung für die Teilnahme sind Grundkenntnisse in der linearen Algebra (Matrizen, Vektoren) sowie in der Differentialrechnung für Funktionen mehrerer Variabler (partielle Ableitung, Gradient). Bei der Auffrischung können Sie auf den Anhang vom Skript zur Vorlesung und/oder auf die hier genannte Literatur zurückgreifen.

Aktuelles

25.11.2019 Die Vorlesung am 02.12.2019 entfällt. Bitte lesen Sie das Skript selbstständig weiter (mindestens ab Bemerkung 8.1 bis zum Ende von §9 und, bei Interesse, auch §10.) Die Übungen in der Woche finden wie gehabt statt.
18.09.2019 Die Prüfung wird in diesem Kurs erstmalig als schriftliche Klausur erfolgen.
23.09.2018 Die Einschreibung in OPAL ist ab 19.9.2019 möglich.
20.08.2019 Das Skript ist online.
20.08.2019 Die Übungen beginnen in der ersten Vorlesungswoche.
20.08.2019 Die Vorlesung beginnt in der zweiten Vorlesungswoche, d.h. am Montag, den 21.10.2019.
20.08.2019 Sprechzeit Roland Herzog: Dienstag 11:00 - 11:45 Uhr und nach Vereinbarung. Es ist auch zur regelmäßigen Sprechzeit sinnvoll, vorher bei Frau Glanzberg einen Termin zu vereinbaren. In der vorlesungsfreien Zeit finden Sprechstunden nur nach Vereinbarung statt.
Sprechzeit Ronny Bergmann: jederzeit bei Anwesenheit
Sprechzeit Tommy Etling: Montag 13:30 - 15:00
Sprechzeit José Vidal Núñez: jederzeit bei Anwesenheit

Termine

Nummer Name Zeit Raum Details
220000-744
[Vorlesung]
Montag (Wöchentlich)
09:15-10:45
2/W012
(neu: C25.012)
220000-745
Optimierung für Nichtmathematiker / Optimization for Non-Mathematicians
[Übung]
Montag (Wöchentlich)
17:15-18:45
2/39/738
(neu: C46.738)
220000-746
Optimierung für Nichtmathematiker / Optimization for Non-Mathematicians
[Übung]
Dienstag (Wöchentlich)
07:30-09:00
2/39/738
(neu: C46.738)
220000-748
Optimierung für Nichtmathematiker / Optimization for Non-Mathematicians
[Übung]
Montag (Wöchentlich)
15:30-17:00
2/39/738
(neu: C46.738)

Material zur Vorlesung

Ergänzende Literatur

Dokumentation der Matlab Optimization Toolbox: Optimierung in den Ingenieurwissenschaften: Optimierung allgemein: Lineare Optimierung: Ganzzahlige Optimierung: Konvexe Analysis und konvexe Optimierung: Nichtlineare Optimierung:

Übung

Die Übungen finden, ggf. in Gruppenarbeit, am Rechner statt. Die Teilnahme an der Übung wird dringend empfohlen.

Material zur Übung

ÜbungZusätzliches Material
1. Übungsblatt (14.10.2019)
2. Übungsblatt (21.10.2019)
3. Übungsblatt (28.10.2019)
4. Übungsblatt (04.11.2019)
5. Übungsblatt (18.11.2019)
6. Übungsblatt (25.11.2019)
7. Übungsblatt (02.12.2019)
8. Übungsblatt (09.12.2019)

Benutzung von Matlab im MRZ-Pool

Es gibt folgende Möglichkeiten für den Aufruf von Matlab auf den Rechnern im MRZ-Pool, in dem Übungen stattfinden: Bitte starten Sie Linux.
  • Auf dem Desktop im Folder applications:/Mathe/ klicken auf Mathematical programs / Matlab R2019b
  • Eingabe von matlab in einer Linux-Konsole
Bitte verwenden Sie bevorzugt Linux.

Benutzung von Matlab von anderswo

Über die Landeslizenz Sachsen können Sie Matlab ohne Kosten auch auf Ihren eigenen Rechnern nutzen.

Matlab-Einführungen

Es wird empfohlen, dass Sie sich durch den Besuch der Übungen und im Selbststudium mit den Grundlagen von Matlab vertraut machen (nicht nur für diese Lehrveranstaltung). Material dazu finden Sie hier.

Prüfung

Zum Abschluss dieser Lehrveranstaltung findet eine 120-minütige schriftliche Prüfung (in deutscher oder englischer Sprache nach Ihrer Wahl) über den Inhalt von Vorlesung und Übung statt. Als Hilfsmittel ist ein mit Ihrem Namen gekennzeichnetes, beidseitig beschriebenes/bedrucktes DIN-A4-Blatt zulässig.