Kursplan för

Numerical Optimization
Numerisk optimering

FMA275F, 7.5 högskolepoäng

Gäller från och med: Autumn 2015
Beslutad av: FN1/AndersGustafsson
Datum för fastställande: 2016-02-17

Allmänna uppgifter

Avdelning: Mathematics
Kurstyp: Ren forskarutbildningskurs
Undervisningsspråk: English

Syfte

The aim of the course is to give good knowledge about modern numerical optimization algorithms especially about those suitable for large-scale problems - in particular their practical strengths and weaknesses and a deeper understanding of the basic principles behind them - in order to be able to use them in research.

Mål

Kunskap och förståelse

För godkänd kurs skall doktoranden

Färdighet och förmåga

För godkänd kurs skall doktoranden

Kursinnehåll

Line search and trust-region methods, conjugate gradient and quasi-Newton methods, large-scale optimization, derivative-free methods, least-squares, nonlinear equations, theory and fundamentals of algorithms for nonlinear optimization with constraints, interior-point methods, quadratic and sequential quadratic programming, penalty and augmented Lagrangian methods.

Kurslitteratur

Nocedal, J. & Wright, S.: Numerical Optimization. Springer, 2006. ISBN 9780387303031.

Kursens undervisningsformer

Undervisningsform: Seminarier. Seminars by the course participants

Kursens examination

Examinationsformer: Inlämningsuppgifter, seminarieföredrag av deltagarna
Betygsskala: Underkänd, godkänd
Examinator:

Antagningsuppgifter

Övrig information

It should be at least seven potential participants for the course to be given.

Kurstillfällesinformation

Kontaktinformation och övrigt

Kursansvariga:


Fullständig visning