Digitale Lehre
Die Vorlesung findet als Zoom-Livestream statt.
Lehrinhalte
konvexe Mengen und Funktionen; Einführung in die Polyedertheorie; Optimalitäts-und Dualitätstheorie der Linearen Optimierung; Simplex- Verfahren zur Lösung linearer Optimierungsprobleme; polynomiale Komplexität der Linearen Optimierung; Verfahren für quadratische Optimierungsprobleme.
Literatur
Chvatal: Linear Programming
Geiger, Kanzow: Theorie und Numerik restringierter Optimierungsaufgaben;
Jarre, Stoer: Optimierung Nocedal;
Wright: Numerical Optimization;
Schrijver: Theory of Linear and Integer Programming;
Ziegler: Lectures on Polytopes
Voraussetzungen
empfohlen: Analysis und Lineare Algebra
Online-Angebote
moodle
Die Vorlesung findet als Zoom-Livestream statt.
Lehrinhalte
konvexe Mengen und Funktionen; Einführung in die Polyedertheorie; Optimalitäts-und Dualitätstheorie der Linearen Optimierung; Simplex- Verfahren zur Lösung linearer Optimierungsprobleme; polynomiale Komplexität der Linearen Optimierung; Verfahren für quadratische Optimierungsprobleme.
Literatur
Chvatal: Linear Programming
Geiger, Kanzow: Theorie und Numerik restringierter Optimierungsaufgaben;
Jarre, Stoer: Optimierung Nocedal;
Wright: Numerical Optimization;
Schrijver: Theory of Linear and Integer Programming;
Ziegler: Lectures on Polytopes
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empfohlen: Analysis und Lineare Algebra
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- Lehrende: Gelöschter User (TU-ID gelöscht)
Semester: WiSe 2020/21