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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Mathematik
Universität Erlangen-Nürnberg
Master of Science Mathematik
Prof. Dr.
2024
Dein ergebnis
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Diese Einheit bietet eine grundlegende Einführung in die Konzepte und Prinzipien der robusten Optimierung. Der Fokus liegt auf der Entwicklung von Grundlagenwissen für die Anwendung in verschiedenen Bereichen.
Dieser Abschnitt behandelt spezielle Methoden der linearen Optimierung, die unter Berücksichtigung von Unsicherheiten angewendet werden. Es werden fortgeschrittene Techniken und Modelle eingeführt.
Hier wird der Schwerpunkt auf die Darstellung und Anwendung robuster Modelle gelegt. Verschiedene Methoden werden im Detail untersucht und miteinander verglichen.
Die praktische Anwendung der robusten Optimierung wird in verschiedenen realen Problemen demonstriert. Es werden konkrete Fallstudien und Anwendungen vorgestellt.
Zum Abschluss werden die wichtigsten Erkenntnisse der robusten Optimierung zusammengefasst und ein Ausblick auf zukünftige Entwicklungen gegeben. Es wird diskutiert, wie das erlernte Wissen weiter vertieft und angewendet werden kann.
Die Mathematik-Welt wird zunehmend von Unsicherheiten beeinflusst, und robuste Optimierung bietet Wege, sich diesen Herausforderungen zu stellen. Das Modul RobOptv: Robuste Optimierung 2, angeboten von der Universität Erlangen-Nürnberg, vermittelt Dir fortgeschrittene Kenntnisse in diesem speziellen Bereich der Mathematik. Du lernst, wie man robuste Modelle entwickelt und anwendet sowie wie man optimierungsbasierte Entscheidungen unter Unsicherheit trifft. Somit bist Du optimal für die praxisbezogenen Probleme der robusten Optimierung vorbereitet.
Kursleiter: Prof. Dr.
Modulstruktur: Die Vorlesung besteht aus einem Vorlesungsteil (2 SWS) und einem Übungsteil (1 SWS).
Studienleistungen: Am Ende des Semesters gibt es eine schriftliche Prüfung.
Angebotstermine: Das Modul wird im Wintersemester angeboten.
Curriculum-Highlights: Einführung in die robuste Optimierung, Lineare Optimierung unter Unsicherheit, Robuste Modelle und Methoden, Anwendungen der robusten Optimierung in 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.
Lou Y.
Liying I.
Laura I.
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