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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Bachelor of Science Mathematik
Universität Erlangen-Nürnberg
Bachelor of Science Mathematik
Prof. Dr.
2024
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Die Vorlesung beginnt mit einer umfassenden Einführung in die robuste Optimierung, um die Grundlage für das Verständnis der weiterführenden Themen zu legen.
Ein wichtiger Bestandteil des Kurses ist die Anwendung sowohl linearer als auch nicht-linearer Optimierungsmethoden in robusten Kontexten.
Die Untersuchung und das Management von Unsicherheiten in Optimierungsmodellen bilden einen zentralen Fokus dieser Vorlesung.
Verschiedene Lösungsstrategien für robuste Optimierungsprobleme werden detailliert vorgestellt und analysiert.
Der Kurs schließt mit praktischen Anwendungen und Fallstudien ab, um das erlernte Wissen in realen Szenarien zu festigen.
Die Vorlesung 'Robuste Optimierung 1' an der Universität Erlangen-Nürnberg ist ein zentraler Bestandteil des Mathematikstudiums. In dieser Veranstaltung werden sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Anwendungen der robusten Optimierung behandelt. Sie bietet Dir einen umfassenden Einblick in die Techniken und Methoden, die notwendig sind, um mit Unsicherheiten in mathematischen Modellen umzugehen. Außerdem lernst Du, verschiedene Lösungsstrategien für robuste Optimierungsprobleme zu entwickeln und anzuwenden.
Kursleiter: Prof. Dr.
Modulstruktur: Die Vorlesung besteht aus wöchentlichen Veranstaltungen, die sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Anwendungen abdecken.
Studienleistungen: Die Leistungsüberprüfung erfolgt durch eine Klausur am Ende des Semesters.
Angebotstermine: Die Vorlesung wird im Wintersemester angeboten.
Curriculum-Highlights: Einführung in Robuste Optimierung, Anwendung linearer und nicht-linearer Optimierungsmethoden, Untersuchung von Unsicherheiten in Modellen, Lösungsstrategien für robuste Optimierungsprobleme
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.
Lian D.
Betty E.
Florian A.
Andrea V.
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