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Dieser Eintrag ist aus dem Wintersemester 2021/22 und möglicherweise veraltet. Es konnte kein aktuelles Äquivalent gefunden werden.
Lineare Optimierung
(engl. Linear Optimization)
Niveaustufe, Verpflichtungsgrad | Aufbaumodul, abhängig vom importierenden Studiengang |
Lehr- und Lernformen, Arbeitsaufwand |
Vorlesung (4 SWS), Übung (2 SWS), 270 Stunden (90 Std. Präsenzzeit, 180 Std. Selbststudium) |
Leistungspunkte, Voraussetzungen zum Erwerb |
9 LP Studienleistung(en): Erreichen von mindestens 50 Prozent der Punkte aus den wöchentlich zu bearbeitenden Übungsaufgaben. Prüfungsleistung: Klausur oder mündliche Prüfung |
Sprache, Benotung |
Deutsch,Die Benotung erfolgt mit 0 bis 15 Punkten gemäß der Prüfungsordnung für den Studiengang B.Sc. Wirtschaftsmathematik. |
Ursprung | B.Sc. Wirtschaftsmathematik |
Dauer des Moduls, Häufigkeit |
Ein Semester, Jedes Wintersemester |
Modulverantwortliche(r) | Prof. Dr. Thomas Surowiec |
Inhalt
Grundlagen der Konvex-Geometrie und der Dualtitätstheorie, numerische Methoden wie Simplex-Verfahren, duales Simplexverfahren oder auch Innere-Punkt-Methoden. Aussagen zur Komplexität der Verfahren.
Qualifikationsziele
Die Studierenden sollen
- die strukturellen Grundlagen linearer Optimierungsprobleme kennen lernen, um die grundlegende Arbeitsweise der Verfahren zu verstehen,
- die Bedeutung zentraler Begriffe, etwa aus der Dualitätstheorie, für die Diskussion von Optimierungsproblemen erkennen,
- lernen, problemangepasste Verfahren auszuwählen,
- das Basiswissen für aufbauende Module zu allgemeinen Optimierungsproblemen erwerben,
- mathematische Arbeitsweisen einüben (Entwickeln von mathematischer Intuition und deren formaler Begründung, Schulung des Abstraktionsvermögens, Beweisführung),
- in den Übungen ihre mündliche Kommunikationsfähigkeit durch Einüben der freien Rede vor einem Publikum und bei der Diskussion verbessern.
Voraussetzungen
Keine. Empfohlen werden die Kompetenzen, die in den Basismodulen Lineare Algebra I und Analysis I bzw. Grundlagen der linearen Algebra und Grundlagen der Analysis vermittelt werden.
Verwendbarkeit
Das Modul kann im FB12 verwendet werden im Studiengang bzw. in den Studiengängen
- B.Sc. Data Science
- B.Sc. Informatik
- B.Sc. Mathematik
- B.Sc. Wirtschaftsinformatik
- B.Sc. Wirtschaftsmathematik
- M.Sc. Informatik
- M.Sc. Mathematik
- M.Sc. Wirtschaftsmathematik
- LAaG Mathematik
Im Studiengang B.Sc. Wirtschaftsmathematik muss das Modul im Studienbereich Grundlagen der Mathematik absolviert werden.
Das Modul kann auch in anderen Studiengängen absolviert werden (Exportmodul).
Literatur
- Nocedal, J., Wright, S.: Numerical Optimization, Springer, 1999;
- Borgwardt, K.K.: Optimierung, Operations Research und Spieltheorie, Birkhäuser, Basel, 2001.
Bitte beachten Sie:
Diese Seite beschreibt ein Modul gemäß dem im Wintersemester 2021/22 aktuellsten gültigen Modulhandbuch. Die meisten für ein Modul gültigen Regeln werden nicht durch die Prüfungsordnung festgelegt, und können daher von Semester zu Semester aktualisiert werden. Folgende Versionen liegen im Online-Modulhandbuch vor:
- WiSe 2016/17 (kein Äquivalent)
- SoSe 2018
- WiSe 2018/19
- WiSe 2019/20
- WiSe 2020/21
- SoSe 2021
- WiSe 2021/22
- WiSe 2022/23
- WiSe 2023/24 (kein Äquivalent)
Das Modulhandbuch enthält alle Module, unabhängig vom aktuellen Veranstaltungsangebot, vergleichen Sie dazu bitte das aktuelle Vorlesungsverzeichnis in Marvin.
Die Angaben im Online-Modulhandbuch wurden automatisch erstellt. Rechtsverbindlich sind die Angaben der Prüfungsordnung. Wenn Ihnen Unstimmigkeiten oder Fehler auffallen, sind wir für Hinweise dankbar.