PřF:M5170 Matem. programování - Informace o předmětu
M5170 Matematické programování
Přírodovědecká fakultapodzim 2019
- Rozsah
- 2/2/0. 4 kr. (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Ukončení: zk.
- Vyučující
- doc. Mgr. Petr Zemánek, Ph.D. (přednášející)
- Garance
- prof. RNDr. Roman Šimon Hilscher, DSc.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta - Rozvrh
- Pá 10:00–11:50 M1,01017
- Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
- Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
- Mateřské obory/plány
- Aplikovaná matematika pro víceoborové studium (program PřF, N-MA)
- Finanční a pojistná matematika (program PřF, B-MA)
- Obecná matematika (program PřF, B-MA)
- Statistika a analýza dat (program PřF, B-MA)
- Statistika a analýza dat (program PřF, N-MA)
- Cíle předmětu
- Absolvováním tohoto předmětu získají studenti základní znalosti v oblasti matematického programování, numerických metod řešení úloh nepodmíněné optimalizace a také konvexní analýzy.
- Výstupy z učení
- Po úspěšném absolvování tohoto kurzu bude student schopen:
(1) definovat a interpretovat základní pojmy užívané v základních partiích konvexní analýzy a vysvětlit souvislosti mezi nimi,
(2) formulovat příslušné matematické věty a tvrzení a vysvětlit metody jejich důkazů,
(3) ovládat efektivní techniky používané v základních oblastech konvexní analýzy,
(4) aplikovat získané poznatky při řešení konkrétních úloh konvexního programování a také numerické metody minimalizace včetně příkladů aplikačního charakteru. - Osnova
- I. Základy konvexní analýzy: Konvexní množiny (základní pojmy, konvexní obaly, oddělování a opěrné nadroviny); Konvexní funkce (základní pojmy, kriteria konvexnosti pro diferencovatelné funkce); Subgradient a subdiferenciál; Fenchelova transformace; Řešení systémů lineárních a konvexních nerovností
- II. Numerické metody nepodmíněné minimalizace: Jednorozměrná minimalizace (prosté dělení intervalu, půlení intervalu, Fibonacciho metoda, metoda zlatého řezu); Metody hledání volných extrémů (metoda nejrychlejšího spádu, Newtonowa metoda, metoda sdružených gradientů)
- III. Matematické programování: Langrangeův princip (nutné a postačující podmínky optimality, Kuhnovy-Tuckerovy podmínky, základy konvexního programování); Základy teorie duality (Kuhnovy-Tuckerovy vektory, slabá dualita, silná dualita, sedlové body); Závislost řešení na parametrech (věta o obálce; stínová cena)
- Literatura
- doporučená literatura
- DOŠLÝ, Ondřej. Základy konvexní analýzy a optimalizace v Rn. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 2005, viii, 185. ISBN 8021039051. info
- HAMALA, Milan. Nelineárne programovanie. 2., dopl. vyd. Bratislava: Alfa, vydavateľstvo technickej a ekonomickej literatúry, 1976, 240 s. info
- BERTSEKAS, Dimitri P. Convex Optimization Theory. Athena Scientific, 2009, 256 s. ISBN 978-1-886529-31-1. info
- Convex analysis. Edited by R. Tyrrell Rockafellar. Princeton: Princeton University Press, 1970, xviii, 451. ISBN 0691080690. info
- BORWEIN, Jonathan M. a Adrian S. LEWIS. Convex analysis and nonlinear optimization : theory and examples. New York: Springer-Verlag, 2000, x, 273. ISBN 0387989404. info
- SUN, Wenyu a Ya-Xiang YUAN. Optimization Theory and Methods - Nonlinear Programming. New York: Springer, 2006, 687 s. Springer Optimization and Its Applications, Vol. 1. ISBN 978-0-387-24975-9. info
- SUCHAREV, Aleksej Grigor‘jevič, Aleksandr Vasil'jevič TIMOCHOV a Vjačeslav Vasil'jevič FEDOROV. Kurs metodov optimizacii. Moskva: Nauka, 1986, 325 s. info
- Výukové metody
- Přednášky a cvičení.
- Metody hodnocení
- Pro postoupení ke zkoušce je nutné vypracovat projekt z metod nepodmíněné optimalizace -- podrobnosti naleznete ve studijních materiálech v ISu. Zkouška má písemnou i ústní část.
- Navazující předměty
- Informace učitele
- Nepodceňujte přípravu v průběhu semestru!!
- Další komentáře
- Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
- Statistika zápisu (podzim 2019, nejnovější)
- Permalink: https://is.muni.cz/predmet/sci/podzim2019/M5170