Optimierung (Junk)

In den Anwendungen gewinnt die mathematische Optimierung mehr und mehr an Bedeutung, zum Beispiel in der Medizinischen Bildverarbeitung, in Optionspreisschätzungen, in elektodynamischen Problemen (Maxwellgleichungen) oder in der Batterieforschung. Die Vorlesung führt in die Grundlagen der Optimierung ein. Es geht um Optimalitätsbedingungen, numerische Verfahren der Optimierung (Gradienten-, Newton- und Quasi-Newton-Verfahren) und um eine effiziente Umsetzung der Algorithmen.