Konvexe Optimierung
Wintersemester 2023 / 2024
Umfang: | 3 SWS (2/1/0) |
Dozent: | Dr. Christian Scheunert |
Lehrsprache: | deutsch |
Abschluss: | schriftliche Prüfung über 120 Minuten |
Einordnung: |
Bestandteil des Wahlpflichtmoduls Optimierung in modernen Kommunikationssystemen (ET-12 10 19)
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OPAL-Webseite: |
Aktuelles
- [19.10.2023] Verlegung der Übung
Die Übung vom 20.10.2023 wird von 11:10 Uhr auf 13:00 Uhr in den Raum BAR 213 verlegt. - [06.10.2023] Durchführung im Wintersemester 2023 / 2024
Die Lehrveranstaltung Konvexe Optimierung wird im Wintersemester 2023 / 2024 als Präsenz-Lehrveranstaltung durchgeführt.
Ort und Zeit
Vorlesung | Mi | 4. DS | BAR I/89 | |
Übung | Fr | 3. DS | 2. Wo | GÖR 127 |
Terminverschiebungen siehe Tabelle
Vorlesung
In dieser Lehrveranstaltung werden die Grundlagen der konvexen Optimierung vermittelt, zugehörige Aufgabenklassen vorgestellt und geeignete Lösungsansätze dazu diskutiert. Die Vorlesung ist in drei Abschnitte unterteilt. Im ersten Abschnitt werden Grundlagen der konvexen Analysis, d. h. grundlegende Definitionen und Aussagen, präsentiert. Der zweite Abschnitt wird sich mit verschiedenen Algorithmen zur Lösung konvexer Optimierungsprobleme befassen. Schließlich werden im dritten Abschnitt aktuelle Anwendungen aus dem Bereich der Nachrichtentechnik diskutiert.
Übung
Die Übungen dienen der Festigung und Anwendung des in den Vorlesungen behandelten Stoffs.
Materialien zur Übung
Die Aufgabenblätter stehen rechtzeitig auf dieser Seite bereit −
siehe
Tabelle.
Die Aufgabenblätter sollten nach Möglichkeit zur Übung mitgebracht werden.
Termine
Die folgende Tabelle enthält alle Vorlesungs- und Übungstermine des Semesters sowie die Materialien zu Vorlesung und Übung.
Woche | Datum | DS | Vorlesung | Übung | Bemerkung / Material |
---|---|---|---|---|---|
41 | 11.10.2023 | 4. | X | ||
42 | 18.10.2023 | 4. | X | ||
43 | 25.10.2023 | 4. | X | ||
44 | 01.11.2023 | 4. | X | ||
45 | 08.11.2023 | 4. | X | ||
46 | 15.11.2023 | 4. | X | ||
47 | 22.11.2023 | 4. | − | Buß- und Bettag | |
48 | 29.11.2023 | 4. | X | ||
49 | 06.12.2023 | 4. | X | ||
50 | 13.12.2023 | 4. | X | ||
51 | 20.12.2023 | 4. | X | ||
52 | 27.12.2023 | 4. | − | Weihnachtsferien | |
1 | 03.01.2024 | 4. | − | Weihnachtsferien | |
2 | 10.01.2024 | 4. | X | ||
3 | 17.01.2024 | 4. | X | ||
4 | 24.01.2024 | 4. | X | ||
5 | 31.01.2024 | 4. | X |
Prüfung
Die schriftliche Prüfung wird in der Prüfungszeit des Semesters stattfinden.
Literatur
- Bertsekas, Dimitri P. (2003). Convex Analysis and Optimization, Athena Scientific.
- Bertsekas, Dimitri P. (1999). Nonlinear programming, Athena Scientific.
- Boyd, S. and Vandenberghe, L. (2004). Convex Optimization, Cambridge University Press, (pdf).
- Geiger, Carl und Kanzow, Christian (2002). Theorie und Numerik restringierter Optiemierungsaufgaben, Springer.
- Nesterov, Y. (2003). Introductory Lectures on Convex Optimization, Kluwer Academic.
- Tuy, Hoang (1998). Convex Analysis and Global Optimization, Kluwer Academic.
Kontakt
Kommentare, Hinweise und Fragen zur Vorlesung und Übung bitte an:
Dr. Christian Scheunert