Computational Convexity - Optimal Containment

Worum geht's

Du beschäftigst dich mit algorithmischen Fragestellungen zu konvexen Problemen in beliebiger Dimension und teilweise in verallgemeinerten Normräumen. Im Modul lernst du typische Probleme wie optimale Einschließung (Containment) kennen, die zugrundeliegenden Konzepte der Konvexanalyse und Techniken aus der linearen Optimierung sowie deren algorithmische Lösung und Analyse.

Was du danach kannst

• Verstehen typischer Probleme der Computational Convexity
• Kenntnis der relevanten Grundlagen aus Konvexanalyse und linearem Programmieren
• Analyse und Bewertung von Algorithmen für konvexe Probleme
• Entwicklung neuer Algorithmen und Modelle für verwandte Problemstellungen
• Verständnis von Transformationen in Härtebeweisen und deren Anwendung

Aus was das Modul besteht

• VorlesungVermittlung der theoretischen Grundlagen und zentralen Konzepte
• ÜbungAnwendung der Inhalte, Bearbeitung von Aufgaben; Mischung aus lehrer- und studentenzentriert je nach Teilnehmerzahl

Lehrmethode

• Lehrvortrag (teacher-centered)zur Einführung und Erklärung der theoretischen Konzepte
• Übungsformate (teacher- und student-centered)zur Vertiefung, praktischen Anwendung und eigenständigen Problemlösung; Adaptation an Zahl und Fähigkeiten der Studierenden