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Modulhandbuch ab WS 2022

Modul MA4030 T

Modulteil: Optimierung (OptiT)

Dauer:


1 Semester
Angebotsturnus:


Jedes Sommersemester
Leistungspunkte:


8
Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:
  • Master Biophysik 2023 (Modulteil eines Wahlmoduls), Vertiefung, 2. Fachsemester
  • Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2020 (Modulteil eines Wahlmoduls), Mathematik/Naturwissenschaften, Beliebiges Fachsemester
  • Master Biophysik 2019 (Modulteil eines Wahlmoduls), Vertiefung, 2. Fachsemester
  • Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2014 (Modulteil eines Wahlmoduls), Mathematik/Naturwissenschaften, 2. Fachsemester
Lehrveranstaltungen:
  • MA4030-Ü: Optimierung (Übung, 2 SWS)
  • MA4030-V: Optimierung (Vorlesung, 4 SWS)
Workload:
  • 130 Stunden Selbststudium und Aufgabenbearbeitung
  • 90 Stunden Präsenzstudium
  • 20 Stunden Prüfungsvorbereitung
Lehrinhalte:
  • Lineare Optimierung (Simplexverfahren)
  • Nichtlineare Optimierung ohne Nebenbedingungen (Gradientenverfahren, CG, Newtonverfahren, Quasi-Newton, Globalisierung)
  • Nichtlineare Optimierung mit Gleichungs- und Ungleichungsnebenbedingungen (Lagrange-Multiplikatoren, Active Set-Verfahren)
  • Stochastische Verfahren im maschinellen Lernen
Qualifikationsziele/Kompetenzen:
  • Studierende können reale Probleme als numerische Optimierungsprobleme modellieren.
  • Studierende verstehen zentrale Optimierungsstrategien.
  • Studierende können zentrale Optimierungsstrategien erklären.
  • Studierende können zentrale Optimierungsstrategien vergleichen und bewerten.
  • Studierende können zentrale Optimierungsstrategien numerisch umsetzen.
  • Studierende können numerische Ergebnisse bewerten.
  • Studierende können angemessene Optimierungsstrategien für praktische Aufgabenstellungen auswählen.
  • Fachübergreifende Aspekte:
  • Studierende können theoretische Konzepte in die Praxis umsetzen.
  • Studierende besitzen Implementierungserfahrung.
  • Studierende können praktische Probleme abstrahieren.
Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:
  • Prüfungsform hängt vom übergeordneten Modul ab
Voraussetzung für:
Setzt voraus:
Modulverantwortlicher:
  • Siehe Hauptmodul
Lehrende:
Literatur:
  • J. Nocedal, S. Wright: Numerical Optimization - Springer
  • F. Jarre: Optimierung - Springer
  • C. Geiger: Theorie und Numerik restringierter Optimierungsaufgaben - Springer
Sprache:
  • Wird nur auf Deutsch angeboten
Bemerkungen:

(Ist Teilmodul von MA4310)

Zulassungsvoraussetzungen zum Modul:
- Keine (Die Kompetenzen der unter Voraussetzungen genannten Module werden für dieses Modul benötigt, die Module stellen aber keine Zulassungsvoraussetzung dar.)

Zulassungsvoraussetzungen zur Prüfung:
- Prüfungsvorleistungen können zu Beginn des Semesters festgelegt werden. Sind Vorleistungen definiert, müssen diese vor der Erstprüfung erbracht und positiv bewertet worden sein.

Letzte Änderung:
14.12.2021