Allgemeiner Hinweis
Wegen der aktuellen Situation, werden die Vorlesungen nicht oder nur teilweise als Präsenzveranstaltung stattfinden können. Informationen hierzu erhalten Sie bei den entsprechenden Dozent(inn)en und Mitarbeiter(inne)n, sowie unter den angegebenen OLAT- bzw. KIS-Links der jeweiligen Veranstaltungen.
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Allgemeine Informationen
Unter Vorlesungen finden Sie die Vorlesungen, die unsere Arbeitsgruppe im kommenden Semester anbietet.
Wenn Sie im Semester an einem Seminar, Proseminar oder Reading Course teilnehmen möchten, melden Sie sich bitte bei dem jeweiligen Betreuer bzw. im URM an. Termine werden dann in Absprache mit den Teilnehmern festgelegt.
Falls Sie Interesse daran haben Ihre Forschungs-, Studien-, Bachelor-, oder Masterarbeit in der Optimierung anzufertigen, setzen sich bitte mit Prof. Schöbel, Prof. Krumke oder Prof. Ruzika in Verbindung.
Vorlesungen im Wintersemester 2020/21
Unsere Arbeitsgruppe bietet im Wintersemester 2020/21 folgende Vorlesungen für Mathematikstudierende an:
Vorkurs Mathematik für Studierende der Mathematik und Informatik
Inhalt
- Unterstützung der neuen Studierenden in den Fächern Mathematik und Informatik beim Übergang von der Schule zum Studium
- Angleichen unterschiedlicher schulischer Vorkenntnisse und Auffrischung einiger wichtiger Grundlagen des Schulstoffs
- Einführung in die zunächst ungewohnten mathematischen Denk- und Arbeitsweisen sowie die abstrakte Sprache und Darstellungsform der Mathematikvorlesungen an der Universität
- Vertrautmachen mit der für die Universitätsausbildung üblichen Form aus Vorlesung und Gruppenübung
Dozent und Mitarbeiter
Termin
05.10.2020 - 16.10.2020
Hinweise
Anmeldung erforderlich unter https://www.mathematik.uni-kl.de/vorkurs-anmeldung/
Alle angemeldeten Teilnehmer erhalten genauere Informationen per E-Mail.
Aktuelle Informationen finden Sie auf der Webseite des Vorkurses
Grundlagen der Mathematik 2 für Studierende des Lehramts
Inhalt
In dieser lehramtsspezifischen Veranstaltung, die auf „Grundlagen der Mathematik I“ aufbaut, werden weitere grundlegende Konzepte der Analysis mehrerer Veränderlichen und der Linearen Algebra erarbeitet. Diese Vorlesung dient als Fundament für die weiteren fachwissenschaftlichen Studien. Durch die Übungen und das Tutorium wird ein sicherer, präziser und selbständiger Umgang mit den in den Vorlesungen behandelten Begriffen, Aussagen und Methoden erarbeitet.
Wir werden uns mit unterschiedlichen Themengebieten der Analysis und der Linearen Algebra beschäftigen und erkennen dabei Zusammenhängen zwischen diesen beiden Disziplinen.
- Metrische Räume
- Differenziation und Integration im mehrdimensionalen Fall
- Geometrie des euklidischen Raumes
- Diagonalisierbarkeit
- Hauptachsentransformation
- Berechnung der Jordan-Normalform
Dozent und Mitarbeiter
Prof. Dr. Stefan Ruzika
M.Sc. Meiko Volz
Hinweis: Aufgrund der aktuellen Situation wird die Vorlesung als Blended-Learning-Format angeboten: Die Inhalte werden asynchron als Skript, als handschriftliche Notizen, als Foliensatz und als besprochene Videos auf OpenOLAT zur Verfügung gestellt. Zudem treffen wir uns einmal wöchentlich zu einer Live-Session (wenn möglich an der Uni, sonst digital im Video-Chat). Dort werden wir die Inhalte nochmals durchgehen, weiterführende Informationen liefern und gerne Fragen beantworten. Natürlich werden wir auch wöchentliche Übungen mit korrigierten Abgaben anbieten.
Übungen
Anmeldung zu den Übungen erfolgt über das URM.
Information und Materialien
Weitere Informationen finden Sie auf der KIS-Seite zur Vorlesung sowie auf der OpenOLAT-Seite
Integer Programming (Ganzzahlige Optimierung)
Inhalte
- Modellierung mit ganzzahliger Optimierung,
- Polyeder und Polytope,
- Komplexität,
- Formulierungen,
- Verbindungen zwischen ganzzahliger Programmierung und Polyedertheorie,
- Ganzzahligkeit von Polyedern: Unimodularität, totale duale Integralität,
- Matchings,
- Dynamische Programmierung,
- Relaxierungen,
- Branch-and-Bound Methoden,
- Schnittebenen,
- Spaltengenerierung
Dozent und Mitarbeiter
Prof. Dr. Anita Schöbel
Prof. Dr. Sven Krumke
Dr. Philine Schiewe
M.Sc. Oliver Bachtler
Materialien
Multikriterielle Optimierung (Multicriteria Optimization)
Inhalte
- Mathematische Modellierung mit mehreren Zielfunktionen
- Ordnungen und Optimalitätsbegriffe
- Charakterisierung von effizienten Lösungen und nicht-dominierten Punkten
- Skalarisierungsmethoden und Approximationsalgorithmen
- Multikriterielle lineare Programme
- Multikriterielle kombinatorische Optimierungsprobleme
Dozent und Mitarbeiter
Prof. Dr. Stefan Ruzika
M.Sc. Tobias Dietz
Hinweis: Aufgrund der aktuellen Situation biete ich die Vorlesung als Blended-Learning-Format an. Die Inhalte werden über OpenOLAT als Skript und Videos zur Verfügung gestellt. Es werden wöchentliche Teffen per Video-Chat stattfinden, in denen die Inhalte diskutiert werden. Außerdem werden wöchentliche Übungen angeboten.
Voraussetzungen
Lineare und Netzwerkoptimierung, Ganzzahlige Optimierung
Informationen und Material
Informationen finden Sie auf der KIS-Seite zur Vorlesung sowie auf der OpenOLAT-Seite zur Veranstaltung
Elementarmathematik vom höheren Standpunkt
Inhalt
- Erarbeitung eines vertieften, über die Schulbildung hinaus gehenden Verständnisses elementarmathematischer, teils schulmathematischer, Inhalte als solides Fundament für das weitere Lehramtsstudium
- Behandlung unterschiedlicher Fragestellungen aus den Bereichen Zahlen, Kombinatorik, Wahrscheinlichkeitstheorie, Graphentheorie, lineare Algebra und Analysis
Dozent und Mitarbeiter
Information
Aktuelle Informationen zur Durchführung und Anmeldung zur Lehrveranstaltung finden sich auf der KIS-Seite der Veranstaltung
Reading Course, Seminare und Proseminare
Unsere Arbeitsgruppe bietet im Wintersemester 2020/21 folgende ergänzende Veranstaltungen an:
Reading Course
Inhalt
Im Reading Course lernt man, sich ein fortgeschrittenes mathematisches Gebiet an Hand vorgegebener Literatur selbstständig mit wissenschaftlichen Methoden zu erarbeiten. Dies dient der Vorbereitung einer Masterarbeit in dem gewählten Studienschwerpunkt.
Dozent und Mitarbeiter
Termin
nach Vereinbarung
Bitte melden Sie sich ab sofort per Email ruzika(at)mathematik.uni-kl.de, wenn Sie Interesse an dem Reading Course haben.
Reading Course
Inhalt
Im Reading Course lernt man, sich ein fortgeschrittenes mathematisches Gebiet an Hand vorgegebener Literatur selbstständig mit wissenschaftlichen Methoden zu erarbeiten. Dies dient der Vorbereitung einer Masterarbeit in dem gewählten Studienschwerpunkt.
Dozent und Mitarbeiter
Termin
nach Vereinbarung
Bitte melden Sie sich ab sofort per Email krumke(at)mathematik.uni-kl.de, wenn Sie Interesse an dem Reading Course haben.
Seminar Advanced Topics in Optimization
Inhalt
Das Seminar behandelt erweiterte Themen der kombinatorischen Optimierung. Eines der Themen wird beispielsweise die Approximation von Graphmetriken durch Baummetriken und deren algorithmische Implikationen sein. Wir werden sehen, wie man Approximationsalgorithmen für NP-schwere Probleme erhalten kann, indem man zunächst den Graphen durch einen Baum "approximiert" und dann exakte oder approximative Lösungsverfahren (wie z.B. "randomized rounding of integer programs") anwendet.
Proseminar Kombinatorische Optimierung
Inhalt
Das Seminar behandelt ausgewählte Themen der kombinatorischen Optimierung.
Proseminar Modellierung in der Wirtschaftsmathematik
Inhalt
Im Proseminar „Modellierung in der Wirtschaftsmathematik“ werden wirtschaftsmathematische Themen erarbeitet. Die Themen kommen aus verschiedenen Bereichen und haben jeweils einen realen Anwendungshintergrund. Man lernt im Proseminar die Grundprinzipien der mathematischen Modellierung und erarbeitet in Teamarbeit erste Lösungsansätze für Anwendungsprobleme aus Industrie und Wirtschaft.
Dozent und Mitarbeiter
Termin
Wird noch bekannt gegeben.
Bei Interesse schreiben sie bitte eine E-mail an krumke(at)mathematik.uni-kl.de
Vorlesungen für Studierende anderer Fachrichtungen
Unsere Arbeitsgruppe bietet im Wintersemester 2020/21 folgende Vorlesungen für Studierende anderer Fachrichtungen an:
Höhere Mathematik für Bauingenieure 1
Inhalte
- Erarbeitung des mathematischen Grundwissens für Studierende des Bauingenieurwesens
- Behandelte Themen: Der Vektorraum Rn, Matrizen, Determinanten, Lineare Gleichungssysteme, Eigenwertprobleme, Vektorrechnung und Analytische Geometrie, Lineare Optimierung, Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Anwendung der behandelten mathematischen Werkzeuge auf konkrete fachspezifische Problemstellungen aus verschiedenen Disziplinen des Bauingenieurwesens
Dozent und Mitarbeiter
Information
Aktuelle Informationen zur Durchführung und Anmeldung zur Lehrveranstaltung finden sich auf der KIS-Seite der Veranstaltung