Vorlesung und Übung:

Optimierung

SS 2026

Dozent: Prof. Dr. Benedikt Wirth
Übung: Nikolas Uesseler

Informationen zur Vorlesung

Zeit, Ort: Mo. 10:00 bis 12:00, wöchentlich, M 3
Do. 10:00 bis 12:00, wöchentlich, M 3
Beginn: 13. April 2026
Learnweb: https://sso.uni-muenster.de/LearnWeb/learnweb2/course/view.php?id=91085
Inhalt: In der Vorlesung werden grundlegende Methoden und numerische Verfahren zum Lösen von Optimierungsproblemen vorgestellt. Themen umfassen lineare Optimierung, konvexe Optimierung, nichtlineare Optimierung, und ggfs. auch nichtglatte Optimierung und optimale Steuerung. Es werden Optimalitätsbedingungen behandelt sowie verschiedene numerische Verfahren und ihre Konvergenz.
Voraussetzungen:  Solide Kenntnisse in Analysis und Numerik sowie algorithmische Grundkenntnisse (z.B. Basis-Programmierkenntnisse in Matlab, Python oder Ähnlichem).
Material: Notizen zur Vorlesung
Literatur:
  • S. Boyd, L. Vandenberghe: Convex Optimization. CUP, 2004
  • J. Nocedal, S. Wright: Numerical Optimization. Springer, 2006
  • M. Hinze, R. Pinnau, M. Ulbrich, S. Ulbrich: Optimization wich PDE Constraints. Springer, 2008
  • W. Alt: Nichtlineare Optimierung. Vieweg, 2003
  • D. Luenberger: Introduction to Linear and Nonlinear Programming. Wesley 1972, 1989
  • A. Conn, N. Gould, P. Toint: Trust-region methods. SIAM, 2000

Informationen zur Übung

Zeit, Ort: Do. 16:00 bis 18:00, wöchentlich
Beginn: 23. April 2026