Unendlichdimensionale Optimierung (3V, 1Ü) Prof. Wachsmuth

Inhalte

In dieser Veranstaltung werden die Grundlagen der unendlichdimensionalen Optimierung vermittelt. Insbesondere gehen wir auf die folgenden Punkte ein:

  • Existenz von Lösungen
  • Optimalitätsbedingungen erster und zweiter Ordnung

Zugehöriges Modul: 12803

Vorkenntnisse

Grundlegende Kenntnisse der Funktionalanalysis sowie der Optimierung

Übungsblätter und Hausaufgaben

1. Übungsblatt (Abgabe HA: 30.10.2018)

2. Übungsblatt (Abgabe HA: 13.11.2018)

3. Übungsblatt (Abgabe HA: 27.11.2018)

4. Übungsblatt (Abgabe HA: 11.12.2018)

5. Übungsblatt (Abgabe HA: 08.01.2019)

6. Übungsblatt (Abgabe HA: 22.01.2019)

7. Übungsblatt (Abgabe HA: 05.02.2019)

Prüfung

Um eine Modulprüfung abzulegen, findet nach der Vorlesungszeit eine mündliche Prüfung statt.

Ergänzende Literatur

Folgende Bücher bilden eine gute Ergänzung zur Vorlesung, insbesondere enthalten sie auch viele Übungsaufgaben und weiterführenden Stoff. Innerhalb der BTU Cottbus-Senftenberg sind sie teilweise in der Bibliothek verfügbar.

  • J.Frederic Bonnans, Alexander Shapiro, Perturbation Analysis of Optimization Problems, Springer
  • Ioffe Aleksandr D. und Vladimir M. Tichomirov, Theorie der Extremalaufgaben, VEB Deutscher Verlag der Wissenschaften
  • Jochen Werner, Optimization, Theory and Applications, Vieweg-Verlag
  • Dirk Werner, Funktionalanalysis, Springer, 2011

Unsere Webseite verwendet Cookies. Diese haben zwei Funktionen: Zum einen sind sie erforderlich für die grundlegende Funktionalität unserer Website. Zum anderen können wir mit Hilfe der Cookies unsere Inhalte für Sie immer weiter verbessern. Hierzu werden pseudonymisierte Daten von Website-Besuchern gesammelt und ausgewertet. Das Einverständnis in die Verwendung der technisch nicht notwendigen Cookies können Sie jeder Zeit wiederrufen. Weitere Informationen erhalten Sie auf unseren Seiten zum Datenschutz.

Erforderlich

Diese Cookies werden für eine reibungslose Funktion unserer Website benötigt.

Statistik

Für den Zweck der Statistik betreiben wir die Plattform Matomo, auf der mittels pseudonymisierter Daten von Websitenutzern der Nutzerfluss analysiert und beurteilt werden kann. Dies gibt uns die Möglichkeit Websiteinhalte zu optimieren.

Name Zweck Ablauf Typ Anbieter
_pk_id Wird verwendet, um ein paar Details über den Benutzer wie die eindeutige Besucher-ID zu speichern. 13 Monate HTML Matomo
_pk_ref Wird benutzt, um die Informationen der Herkunftswebsite des Benutzers zu speichern. 6 Monate HTML Matomo
_pk_ses Kurzzeitiges Cookie, um vorübergehende Daten des Besuchs zu speichern. 30 Minuten HTML Matomo