Lerninhalte finden
Features
Entdecke
Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Bachelor of Science Mathematik
TU München
Bachelor of Science Mathematik
Prof. Dr.
2024
Dein ergebnis
Du hast bereits ein Konto? Anmelden
Die lineare Optimierung befasst sich mit der optimalen Lösung von Problemen, bei denen die Zielfunktion und die Nebenbedingungen als lineare Gleichungen und Ungleichungen formuliert werden.
Die nichtlineare Optimierung beschäftigt sich mit Problemen, bei denen die Zielfunktion oder die Nebenbedingungen nichtlinear sind.
Die kombinatorische Optimierung behandelt die Lösung von Problemen, bei denen die Zielfunktion durch die Kombination verschiedener diskreter Elemente maximiert oder minimiert wird.
Optimierungsalgorithmen sind algorithmische Verfahren zur Lösung von Optimierungsproblemen und finden breite Anwendung in verschiedenen Bereichen der Mathematik und Informatik.
Die Theorien der Optimierung werden in diesem Abschnitt durch praxisnahe Beispiele illustriert, um deren Anwendung in realen Szenarien zu verdeutlichen.
Die Vorlesung 'Einführung in die Optimierung' im Studiengang Mathematik an der Technischen Universität München vermittelt Dir grundlegende und fortgeschrittene Konzepte der Optimierungstheorie. Diese Vorlesung ist speziell darauf ausgelegt, Dir Werkzeuge und Methoden an die Hand zu geben, um komplexe Optimierungsprobleme zu lösen. Inhalte der Vorlesung umfassen unter anderem Lineare und Nichtlineare Optimierung, Kombinatorische Optimierung sowie Optimierungsalgorithmen. Darüber hinaus werden verschiedene Anwendungsbeispiele aus der Praxis behandelt, um die theoretischen Konzepte zu illustrieren und zu festigen.
Kursleiter: Prof. Dr.
Modulstruktur: Die Vorlesung besteht aus einer Mischung von Präsenz- und Selbststudium, um eine ausgewogene Vermittlung der theoretischen und praktischen Inhalte sicherzustellen.
Studienleistungen: Am Ende der Vorlesung erfolgt eine Leistungsüberprüfung in Form einer Prüfung oder einer Fallstudie.
Angebotstermine: Die Vorlesung wird in der Regel im Wintersemester angeboten.
Curriculum-Highlights: Lineare Optimierung, Nichtlineare Optimierung, Kombinatorische Optimierung, Optimierungsalgorithmen, Anwendungsbeispiele aus der Praxis.
Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.
Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.
Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.
Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.
Jessica F.
Sie haben bereits ein Konto? Login
| Algebra | Kurs ansehen |
| Analysis 1 | Kurs ansehen |
| Analysis 2 | Kurs ansehen |
| Analysis 3 | Kurs ansehen |
| Bachelor's Thesis | Kurs ansehen |
| Berufspraktikum | Kurs ansehen |
| Diskrete Mathematik | Kurs ansehen |
| Einführung in die Optimierung | Kurs ansehen |
| Einführung in die Programmierung | Kurs ansehen |
| Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik | Kurs ansehen |
Schule 
Studium 
Ausbildung 
Karteikarten 
StudySmarter AI 
Notizen 
Lernplan 
Spaced Repetition 
Lernsets 
Finde einen Job 
Ausbildungen 
Magazine 
Mobile App 
Für Unternehmen
Feng Z.