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Lehre im Sommersemester 2011

Optimierung

  • Kurzinformation: In den Anwendungen gewinnt die mathematische Optimierung mehr und mehr an Bedeutung. Dafür finden sich hier Beispiele in meiner Arbeitsgruppe in der Medizinischen Bildverarbeitung, in Optionspreisschätzungen, in elektodynamischen Problemen (Maxwellgleichungen) und in der Batterieforschung. Die Vorlesung Optimierung führt in die Grundlagen der Optimierung ein. Es geht um Optimalitätsbedingungen, numerische Verfahren der Optimierung (Gradienten-, Newton- und Quasi-Newton-Verfahren) und um eine effiziente Umsetzung der Algorithmen.
  • Vorlesungsscript: Sie finden hier Scripte zur Optimierung.
  • Vorkenntnisse: Analysis, Lineare Algebra, Numerik 1 (bzw. irgendeine eine Einführung in die Numerische Mathematik)
  • Zusätzliche Vorlesung: Am Dienstag, den 31. Mai 2011 fand von 12:15 bis 13:45 Uhr eine zusätzliche Vorlesung im P712 statt.
  • Übungen: Zu der Vorlesung wird es jede zweite Woche eine zweistündige Übung geben, die von Frau Roberta Mancini, Herrn Martin Gubisch und Herrn Stefan Trenz durchgeführt werden. Neben theoretischen Aufgaben wird es Programmieraufgaben geben. Bisherige Übungszeiten sind:
    • Montags, 12-14 (Raum D406)
    • Dienstags, 8-10 (Raum P1012)
    • Dienstags, 12-14 (Raum F424)
    • Dienstags, 12-14 (Raum P712)
  • Richtlinien:
  • Bisher ausgehändigte Übungsblätter und ein einführendes Tutorial:
  • Programmierübungen:
  • Klausur: Am Montag, den 11. Juli 2011 wurde in der Zeit von 8 bis 10 Uhr eine Klausur geschrieben. Es gab zur Übung ein paar Testaufgaben. Die Ergebnisse der Klausur liegen bereits vor.
  • Zeiten: Mo, 08:30-10:00 Uhr
  • Raum: R512 (Vorlesung)
  • Weitere Literaturhinweise:
    • C. Geiger und C. Kanzow: Numerische Verfahren zur Lösung unrestringierter Minimierungsaufgaben. Springer-Verlag, 1999.
    • F. Jarre und J. Stoer: Optimierung. Springer-Verlag, 2004.
    • C. T. Kelley: Iterative Methods for Optimization. SIAM Frontiers in Applied Mathematics, Philadelphia, 1999
    • J. Nocedal und S.J. Wright: Numerical Optimization. Springer-Verlag, 2006

Numerische Verfahren der restringierten Optimierung

  • Kurzinformation: Diese Lehrveranstaltung ist eine Fortführung der Optimierung und richtet sich daher an Studierende im Haupt- oder Masterstudium. Inhalte der Vorlesung sind Optimalitätsbedingungen für restringierte Probleme, Innere-Punkte-Verfahren, Quadratische Programmierung und SQP-Verfahren
  • Vorlesungsmanuskript: Sie finden hier das Scriptum zur Vorlesung.
  • Übungen: Zu der Vorlesung wird es jede zweite Woche eine zweistündige Übung geben, die von Herrn Oliver Lass durchgeführt werden. Neben theoretischen Aufgaben wird es Programmieraufgaben geben.
  • Zusätzliche Vorlesung: Am Dienstag, den 19. April 2011 fand eine zusätzliche Vorlesung statt. Dafür entfällt die Vorlesung am Mittwoch, den 18. Mai 2011, da ich an der SIAM Conference on Optimization teilnehme.
  • Übungsscheinkriterien: Von den Übungsblättern ist nur die Hausaufgabe abzugeben. Alle Programme müssen abgegeben werden und bei jedem müssen mindestens 50% der Punkte erreicht werden. Es muss mindestens einmal an der Tafel vorgerechnet werden.
  • Bisher ausgehändigte Übungsblätter:
  • Programmierübungen:
  • Zeiten: Mi, 10:15-11:45 Uhr (Vorlesung) und Di, 08:30-10:00 Uhr (Übung)
  • Raum: F426 (Vorlesung) und F429 (Übung)
  • Weitere Literaturhinweise:
    • C. Geiger und C. Kanzow: Theorie und Numerik restringierter Optimierungsaufgaben. Springer-Verlag, 1999.
    • C. T. Kelley: Iterative Methods for Optimization. SIAM Frontiers in Applied Mathematics, Philadelphia, 1999
    • J. Nocedal und S.J. Wright: Numerical Optimization. Springer-Verlag, 2006
    • S. Volkwein: Numerische Verfahren der restringierten Optimierung. Vorlesungsscript, 2009 (siehe hier).

Seminar Numerik

  • Kurzinformation: In dem Seminar (mit Prof. Michael Junk und Prof. Johannes Schropp) werden verschiedene Themen aus der Numerischen Mathematik angesprochen. Insbesondere geht es auch um vertiefende Aspekte der Optimierung, der Optimalsteuerung oder der Modellreduktion. Die Themen sind bereits vergeben.
  • Zeit: wird noch bekanntgegeben.
  • Raum: wird noch bekanntgegeben.