| Allgemeine Angaben |
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 Zuordnungen: 2 | |
| Veranstaltungspriorität[3 Wahlpflicht-LV]; Lehrveranstaltungsrhythmus[wöchentlich] |
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| Angaben zur Abhaltung |
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Das Seminar schließt sich an die Vorlesung Algorithmische Mathematik und Programmieren an. Es sollen Verfahren der numerischen Optimierung behandelt werden. Dies sind Methoden, die approximativ das Minimum eines gegebenen Funktionals bestimmen. Als ein zentrales Verfahren ist hier das Newton-Verfahren zu nennen, mit dessen Hilfe die stationären Punkte des Gradienten des Funtionals bestimmt werden können. Viele Variationen, Globalisierungsstrategien, sowie Quasi-Newton-Varianten sollen im Seminar implementiert, getestet und präsentiert werden.
Es werden zunächst nichtlineare Optimierungsaufgaben ohne Nebenbedingungen betrachtet. Bei einer genügend großen Anzahl Teilnehmender sollen auch nichtlineare Optimierungsaufgaben mit Nebenbedingungen thematisiert werden. Zudem sollen evtl. stochastische Optimierungsansätze besprochen werden, wie sie im maschinellen Lernen heutzutage vielfach Anwendung finden. |
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| Die Inhalte der Vorlesungen Algorithmische Mathematik und Programmieren werden vorausgesetzt. Es stehen Plätze für maximal 14 Studierende zur Verfügung. |
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| Für die Anmeldung zur Teilnahme müssen Sie sich in KLIPS 2.0 als Studierende*r identifizieren. |
| Anmerkung: Die Vorbesprechung findet am Mittwoch, 25. Januar 2023 um 16.45 Uhr im Hörsaal des Mathematischen Instituts statt. Sie müssen sich vorher per E-Mail (martin.lanser@uni-koeln.de) anmelden und eine Teilnahme an dem Vorbesprechungstermin ist verpflichtend. Sollten Sie nicht teilnehmen können, melden Sie sich bitte vorab per E-Mail. |
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| Angaben zur Prüfung |
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| siehe Stellung im Studienplan |
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| Zusatzinformationen |
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| Als Grundlage wird das Buch J. Nocedal, S. Wright, Numerical Optimization, Springer-Verlag, 2. Auflage, dienen. |
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| Es stehen Plätze für maximal 14 Studierende zur Verfügung. |
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