Uni Wien:Optimierung und Simulation VO (Uchida)

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Ähnlich benannte LVAs (Materialien):
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Daten[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Inhalt[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Ziele[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Das Modul beschäftigt sich mit den grundlegenden Techniken zur Bestimmung von optimalen Lösungen für substanzwissenschaftliche Fragestellungen und zur Simulation von realen Problemen am Computer. (zit. nach: Studienplan)

Themen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Eine grobe Übersicht der behandelten Themen:

  • Lineare Optimierung (Standardform, Simplex, Konvexität)
  • Nichtlineare Optimierung ohne Nebenbedingungen
    • Fibonnaci, Goldener Schnitt, Polytop-Methode, Newton-Verfahren
    • Steepest Descent, Mehrdimensionaler Netwon
  • Nichtlineare Optimierung mit Nebenbedingungen
    • Fritz-John-Bedingungen, Kuhn-Tucker-Bedingungen
    • Straffunktion, barrierefunktion
  • Ganzzahlige Optimierung
  • Kombinatorische Optimierung
  • Metaheuristiken
  • Einführung in die Simulation (Monte-Carlo-Verfahren)

Ablauf[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Gewöhnliche Vorlesung. Zusätzlich wurde im WS 08/09 kein extra Termin für das Praktikum abgehalten, sondern es wurde kurz zu Beginn der Vorlesungen (max. 5-10 Minuten) ein Feedback und die neue Angabe gegeben.

Vorwissen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Empfohlene Voraussetzungen (gültig für Studienplan 521)[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Vorkenntnisse[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  • Es ist sicher hilfreich, wenn man die beiden Mathe-Module bereits gemacht hat, jedoch ist die Vorlesungsprüfung mit etwas mehr Aufwand dennoch nicht allzu schwer zu meistern.
  • Zumindest sollte man folgende Fragen grob beantworten können:
    • Was sind Matrizen/Vektoren und wie rechnet man mit ihnen (multiplizieren, transponieren, invertieren...)?
    • Was ist ein Gradient oder eine Hesse-Matrix?
    • Wie findet man Extremwerte bei einer Funktion f(x)=y (Kurvendiskussion)?

Vortrag[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  • Das Skriptum und der Vortrag sind nicht wirklich von höchster Qualität, jedoch kommen hin und wieder in der Vorlesung Beispiele vor, die nicht im Skriptum stehen, die aber für die Prüfung relevant sein können. Weiters kommt es vor, dass auf Fehler im Skriptum nur mündlich hingewiesen wird. Ansonsten braucht man sich nicht gezwungen fühlen, den Vortrag zu besuchen.

Praktikum[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  • Es empfiehlt sich, das Praktikum im selben Semester wie die VO zu absolvieren.
  • Die Aufgaben sind im Team (bis zu 4 Personen) zu lösen, sind im Bereich des Möglichen und alle mit dem Computer zu lösen (Software: Excel, Programmierumgebung für eine frei wählbare Programmiersprache).

Prüfung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  • Modus: Beispiele (Simplex und/oder anderer Optimierungsalgorithmus) und Theoriefragen (Wahr/Falsch mit Begründung)
  • Hilfsmittel: Selbst geschriebene Formelsammlung (max. 1 Blatt) erlaubt; Taschenrechner auch
  • Zeit: 1,5 Stunden (sollte ausreichen, außer man macht irgendwo einen groben Fehler)
  • Benotung: Fair.
  • Tipp: Die Prüfungen der Vorjahre durchschauen. Es wird wahrscheinlich etwas Ähnliches kommen.

Prüfungsordner finden sich bei den Materialien.

Zeitaufwand[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

4 Tage sollte man schon aufwenden, um für die Prüfung zu lernen. Wichtig ist, dass man 1-3 mal den Simplex-Algorithmus selbst durchgeführt hat, damit man bei der Prüfung etwas Routine hat (bis jetzt kam immer ein Simplex-Algorithmus).

Unterlagen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  • Prüfungsangaben und tlw. korrekte Ausarbeitungen (zu zwei Terminen) + Stoffzusammenfassung gibt es in den Materialien
  • Außerdem gibt es dort das Skriptum als PDF-Backup

Tipps[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Man kann ein Blatt mit Formeln und Zusammenfassungen mit in die Prüfung nehmen (zumindest bei den ersten drei PR-Terminen war es so)

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