Vorlesung:
Optimal Transport for Data Analysis
SS 2017
| Dozent: | Dr. Bernhard Schmitzer |
Informationen zur Vorlesung
| Zeit, Ort: |
Di. 10:00 bis 12:00, wöchentlich, SRZ 117 Beginn: 25.04.2015 |
| Inhalt: | Die Vorlesung richtet sich an Masterstudierende und Promovierende. Es wird ein Überblick zum Thema Optimaler Transport gegeben. Behandelt werden mathematische Grundlagen, verschiedene numerische Methoden und Anwendungen in modernen Problemen der Datenanalyse. |
| Voraussetzungen: | Solide Kenntnisse in Analysis und Numerik sowie Grundkenntnisse in Matlab, Python oder vergleichbarer Software. |
| Prüfung: |
Im Masterstudiengang Mathematik kann die Vorlesung im Ergänzungsmodul (Ma-E) zur Vorbereitung auf die Masterarbeit in der angewandten Mathematik anerkannt werden. Eine Kombination mit Vorlesungen aus den Spezialisierungsmodulen Angewandte Mathematik oder Wissenschaftliches Rechnen wird empfohlen. Bei Bedarf kann eine begleitende Übung (2 SWS) angeboten werden. Bei Interesse wenden Sie sich bitte an den Dozenten. |
| Literatur: |
C. Villani: Topics in Optimal Transportation. AMS, 2003 C. Villani: Optimal Transport: Old and New. Springer, 2009 F. Santambrogio: Optimal Transport for Applied Mathematicians. Birkhäuser, 2015 |
| Materialien: |
Notizen zur Vorlesung (2017-06-13) Notizen zur Vorlesung (2017-05-30) Notizen zur Vorlesung (2017-05-23) Notizen zur Vorlesung (2017-05-16), etwas aufgeräumt. Notizen zur Vorlesung (2017-05-09) Notizen zur Vorlesung (2017-05-02) |