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Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Linear optimization

Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Economics

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Economics

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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Linear optimization - Cheatsheet
Linear optimization - Cheatsheet Grundlagen linearer Algebra und Matrizenrechnung Definition: Grundlagen der linearen Algebra und Matrizenrechnung umfassen die Untersuchung von Vektorräumen, linearen Abbildungen und Matrizen, die zentrale Objekte in der linearen Optimierung sind. Details: Vektoren: Geordnete Liste von Zahlen, z.B. \(\begin{bmatrix} x_1 \ x_2 \ \dots \ x_n \end{bmatrix}\) Matrizen:...

Linear optimization - Cheatsheet

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Linear optimization - Exam
Linear optimization - Exam Aufgabe 2) Ein Unternehmen produziert zwei Produkte, Produkt A und Produkt B. Jede Einheit von Produkt A bringt einen Gewinn von 5€ und jede Einheit von Produkt B bringt einen Gewinn von 8€. Die Herstellung einer Einheit von Produkt A erfordert 2 Stunden Arbeitszeit und 1 Stunde Maschinennutzung, während die Herstellung einer Einheit von Produkt B 1 Stunde Arbeitszeit un...

Linear optimization - Exam

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Was ist ein Vektor in der linearen Algebra?

Wie kann die Determinante einer Matrix verwendet werden?

Was ist eine Inverse Matrix?

Was ist die Zielfunktion in einem linearen Optimierungsproblem?

Welche mathematische Form hat das lineare Gleichungssystem in einem Optimierungsproblem?

Was sind typische Anwendungsbereiche linearer Modelle in der Wirtschaft?

Was ist die Verwendung von Ungleichungen in linearen Optimierungsproblemen?

Wie werden Restriktionen typischerweise dargestellt?

Was ist eine Matrix-Ungleichung in linearen Optimierungsproblemen?

Welches Softwarewerkzeug verwendet die Funktion linprog zur Formulierung von LP-Problemen?

Welches der Softwarewerkzeuge hat eine anwendungsfreundliche Oberfläche und ist speziell für Anfänger geeignet?

Welches Softwarewerkzeug ist speziell für die Lösung von Linear Programming (LP) Problemen entwickelt worden und hat eine umfangreiche Dokumentation?

Was ist das Simplex-Verfahren?

Was beschreibt das Dualitätsprinzip in der linearen Optimierung?

Wann ist eine Lösung im Simplex-Verfahren optimal?

Was ist die Branch-and-Bound-Methode in der ganzzahligen Programmierung?

Welche Schritte umfasst die Branch-and-Bound-Methode?

Wie wird die Problemformulierung in der ganzzahligen Programmierung definiert?

Was analysiert die Sensitivitätsanalyse in einem Optimierungsproblem?

Welche Parameter werden typischerweise in Sensitivitätsanalysen untersucht?

Welcher Ausdruck beschreibt die mathematische Analyse von Parameteränderungen?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Linear optimization an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Einführung in Lineare Modelle

Die Vorlesung beginnt mit einer detaillierten Einführung in lineare Modelle und ihre Anwendungen in der Wirtschaft.

  • Grundlage linearer Algebra und Matrizenrechnung
  • Definition und Eigenschaften von linearen Gleichungssystemen
  • Anwendung linearer Modelle in verschiedenen Wirtschaftsbereichen
  • Behandlung von Restriktionen in Modellen mittels Ungleichungen
  • Optimierungsprobleme und Lösungsmethoden
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Praktische Fallstudien

Durch praktische Fallstudien und Anwendungsszenarien wird das theoretische Wissen vertieft.

  • Analyse realer wirtschaftlicher Probleme
  • Modellierung von Produktions- und Transportproblemen
  • Ressourcenallokation und Kostenminimierung
  • Marktanalyse und -strategie
  • Interaktive Diskussionen und Peer-Reviews
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Software-basierte Lösungsmethoden

Ein großer Schwerpunkt liegt auf der softwarebasierten Lösung linearer Optimierungsprobleme.

  • Einführung in relevante Softwaretools (z.B. MATLAB, LINDO, Excel Solver)
  • Erstellung und Interpretation von Lösungsausgaben
  • Vergleich verschiedener Softwaretools
  • Implementierung von Algorithmen zur Optimierung
  • Praktische Übungen am Computer
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Mathematische Optimierungstechniken

Optimierungstechniken werden weiter vertieft und anhand mathematischer Modelle erläutert.

  • Simplex-Verfahren und Dualitätsprinzipien
  • Interpretation der Ergebnisse von Simplexlösungen
  • Sensitivitätsanalyse und Robustheit von Lösungen
  • Ganzzahlige Programmierung und Branch-and-Bound Methode
  • Einsatz von Dualität in der ökonomischen Analyse
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Anwendungen in der Wirtschaft

Besondere Anwendungsszenarien in der Wirtschaft werden durch detaillierte Studien und Modelle erläutert.

  • Optimierung von Lieferketten und Logistik
  • Kapazitätsplanung und Produktionsmanagement
  • Finanzielle Portfoliostrukturierung und Risikomanagement
  • Marketingmix-Optimierung und Preisfindung
  • Einsatz von Optimierungsmodellen in strategischen Entscheidungen
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Linear Optimization an der Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Der Kurs 'Linear Optimization' an der Universität Erlangen-Nürnberg bietet Dir eine fundierte Einführung in lineare Modelle und ihre Anwendungen in der Wirtschaft. Diese Vorlesung ist Teil des Studiengangs Wirtschaftswissenschaften und richtet sich an Studierende, die Methoden der Optimierung kennenlernen und anwenden möchten. In diesem Kurs wirst Du praktische Fallstudien und Anwendungsszenarien analysieren sowie Software-basierte Lösungsmethoden und Optimierungstechniken erlernen.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Der Kurs umfasst Pflichtmodule wie Mikroökonomie, Makroökonomie und Statistik sowie Wahlpflichtmodule wie Spieltheorie, Finanzmarktökonomik und Internationale Wirtschaftsbeziehungen.

Studienleistungen: Du bist verpflichtet, zwei schriftliche Hausarbeiten im Semester einzureichen und eine Endklausur am Ende des Semesters zu schreiben. Bei Bedarf kann auch eine mündliche Prüfung angesetzt werden.

Angebotstermine: Der Kurs wird sowohl im Wintersemester (Oktober bis Februar) als auch im Sommersemester (April bis Juli) angeboten.

Curriculum-Highlights: Detaillierte Einführung in lineare Modelle und ihre Anwendungen in der Wirtschaft, Praktische Fallstudien und Anwendungsszenarien, Software-basierte Lösungsmethoden und Optimierungstechniken

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

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.

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