| Sommer 2019 |
Vorlesung : Numerical Optimization for Data Science
(Studiengänge/Module: siehe Vorlesung/Übung in PORTA)
Dozent : Prof. Dr. V. Schulz
Übungsleitung :
Prof. Dr. V. Schulz,
Manuel Klar |
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| Email-Verteiler : |
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| Zulassung zur Prüfung: |
Zur Prüfung wird zugelassen, wer mindestens 50% der Übungspunkte und der Programmierpunkte erzielt hat.
Bitte erkundigen Sie sich beim Dozenten/Übungsleiter, ob Sie zugelassen sind.
Bei Nichtzulassung seitens des Dozenten und nach Ende der Rücktrittsmöglichkeit: Abmeldung bereits angemeldeter Prüfungen durch den Dozenten. |
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| Prüfung: |
Mündliche Prüfung
(Fiktiver) Prüfungstermin 1: 08.07.2019 / (Fiktiver) Prüfungstermin 2: 04.10.2019
(Einzeltermin-Vereinbarung im Sekretariat E 129)
PORTA: Anmeldezeitraum Beginn: ca. 8 Wochen vor Prüfungstermin / Anmeldezeitraum Ende: 2 Wochen vor Prüfungstermin |
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| Sprechstunde: |
Mi. 13:15-14:00, E128 |
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| Zeit/Ort Vorlesung: |
Mo. 12:00-14:00, HS 6 und Do. 10:00-12:00, HS 4
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| Zeit/Ort Übungen : |
Di. 08:00-10:00, E 45 und/oder Do. 12:00-14:00, E 44 |
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| Inhalt : |
In dieser numerischen Vorlesung
werden wir vertieft die numerische Lösung von Aufgaben der nichtlinearen
mathematischen Optimierung behandeln. Ein besonderer Schwerpunkt liegt
dabei auf
endlich-dimensionaler
Optimierung (nonlinear programming) und den
Fragestellungen im Data Science.
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| Materialien : |
Gregory/Liu: Constrained optimization in the calculus
of variations and optimal control theory (Semesterapparat Schulz)
Nocedal/Wright: Numerical Optimization, Springer 2006 (Semesterapparat Schulz)
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| Nonlinear Optimization on the web : |
NETLIB
Numerical Recipes
online
ETNA
Numerical Analysts NETwork
Society for Industrial &
Applied Mathematics
ELIB
Math Forum :
Numerical Analysis
DMV Special Interest Group
in Optimization
Neos Optimization Guide
Ungleichung von Kantorovich
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| Skript: |
NUMOscript.pdf (Stand: 11.07.19 ),
Jupyter Notebook:
algopt.ipynb (Stand: 04.07.19 ),
slides for section 4:
NUMO_sec4.pdf (Stand: 25.06.19 ),
slides for section 5:
NUMO_sec5.pdf (Stand: 27.06.19 )
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| Übungsaufgaben: | im stud.ip |
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