Lehre


Allgemeine Informationen

Diese Seite bietet einen Überblick über die von unserer Arbeitsgruppe angebotenen Lehrveranstaltungen:

Unter Vorlesungen finden Sie die Vorlesungen für Mathematikstudierende, 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 Teilnehmenden festgelegt. Zu unserem Lehrangebot gehören außerdem Vorkurse für Studienanfängerinnen und -anfänger und Serviceveranstaltungen für Studierende anderer Fachrichtungen.

Mehrfach im Semester kommt die Arbeitsgruppe zum Oberseminar zusammen. Zu den Vorträgen dort sind alle Interessierten – inbesondere auch Studierende – herzlich eingeladen.

Falls Sie Interesse daran haben, Ihre Forschungs-, Studien-, Bachelor-, oder Masterarbeit in der Optimierung anzufertigen, setzen sich bitte mit Prof. Krumke, Prof. Ruzika oder Prof. Schöbel in Verbindung.

Gegen Ende der Vorlesungszeit jedes Semesters veröffentlichen wir auf dieser Seite zudem die Termine für mündliche Prüfungen bei Mitgliedern der Arbeitsgruppe.

Oberseminar

Ankündigungen der Vorträge im Oberseminar der Arbeitsgruppe


Unsere Lehrveranstaltungen

im Sommersemester 2024

Vorkurse

Unsere Arbeitsgruppe bietet folgende Vorkurse für Studienanfänger:innen 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

Dozentin

Dr. Florentine Kämmerer

Termin

08.04.2024 - 19.04.2023

Materialien

OpenOLAT

Hinweise

Aktuelle Informationen, insbesondere zur Anmeldung, finden Sie auf der Webseite des Vorkurses.

Vorlesungen

Unsere Arbeitsgruppe bietet folgende Vorlesungen für Mathematikstudierende an:

Praktische Mathematik: Lineare- und Netzwerkoptimierung

Inhalt

Probleme der Linearen Optimierung beschäftigen sich mit der Optimierung linearer Zielfunktionen über einer polyedrischen Menge. Die Methoden ermöglichen das Modellieren und Lösen vieler praxisrelevanter Probleme (z.B. in der Produktionsplanung oder Telekommunikation). Unter anderem werden in diesem Teil der Vorlesung die folgenden Themen behandelt:

  • Modellierung mit linearen Programmen
  • der Fundamentalsatz der Linearen Optimierung
  • Dualität
  • Lösung linearer Programme mithilfe des Simplex- und Innere-Punkte-Verfahrens

Fragestellungen aus dem Bereich der Netzwerkoptimierung liegt ein Netzwerk oder Graph zugrunde. Eine große Zahl von realen Probleme (wie z.B. Routenplanung) lassen sich mit Hilfe eines Graphs modellieren. In diesem Teil der Vorlesung werden klassische Fragestellungen auf Netzwerken eingeführt und theoretische Konzepte sowie Lösungsalgorithmen vorgestellt. Die folgenden Probleme werden dabei unter anderem behandelt:

  • Spannende-Baum-Probleme
  • Kürzeste-Wege-Probleme
  • Maximale-Fluss-Probleme
  • Minimale-Kosten-Fluss-Probleme

Dozenten und Mitarbeiter

Prof. Dr. Sven Krumke
Prof. Dr. Stefan Ruzika
Daniel Eichhorn, M.Sc.
Shai Dimant, M.Sc.

Termin

Dienstag, 08:15-09:45 (48-208)
Donnerstag, 13:45-15:15 (48-208)

Übungen

Anmeldung und Zuteilung zu Übungen erfolgt über das URM.

Materialien

OpenOLAT


Nichtlineare Optimierung

Nonlinear Optimization

Inhalt

Nichtlineare Optimierungsprobleme sind Optimierungsprobleme, bei denen die Zielfunktion oder / und die Nebenbedingungen nichtlinear sind. Solche Probleme, die sich in einer Vielzahl von Anwendungen ergeben, können nicht mit aus der linearen Optimierung bekannten Verfahren gelöst werden. Diese Vorlesung behandelt theoretische Hintergründe und algorithmische Ansätze zur Lösung nichtlinearer Optimierungsprobleme - sowohl mit als auch ohne Nebenbedingungen.
Unter anderem werden folgende Themen behandelt:

  • eindimensionale und mehrdimensionale Suche
  • Newton- und Quasi-Newton Verfahren
  • Konvexe Analysis und Trennungssätze
  • Optimalitätsbedingungen für konvexe Probleme
  • Optimalitätsbedingungen für allgemeine Probleme
  • Penalty- und Barriere-Verfahren
  • SQP-Verfahren

Dozent und Mitarbeiter

Prof. Dr. Sven Krumke
Fabian Chlumsky-Harttmann, M.Sc.

Termin

Montag, 08:15-09:45 (48-208)
Mittwoch, 10:00-11:30 (48-208)

Übungen

Anmeldung und Zuteilung zu Übungen erfolgt über das URM.

Materialien

OpenOLAT (Standard-Zugang des Fachbereichs)


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, Mitarbeiterin und Mitarbeiter

Prof. Dr. Stefan Ruzika
Nils Hausbrandt, M.Sc.
Kathrin Prinz, M.Sc.

Termin

Montag, 10:00 - 11:30 (48-210)
Donnerstag, 11:45 - 13:15 (48-208)

Inhaltliche Voraussetzungen

Die Vorlesung setzt Kenntnisse der folgenden Veranstaltungen voraus:

Übungen

Anmeldung und Zuteilung zu Übungen erfolgt über das URM.

    Materialien

    OpenOLAT


    Einführung in die Didaktik der Mathematik

    für Studierende des Lehramts

    Inhalt

    Die Veranstaltung "Einführung in die Didaktik der Mathematik" ist die erste Lehrveranstaltung im Bereich der Didaktik der Mathematik und bildet die Grundlage für alle weiterführenden mathematikdidaktischen Veranstaltungen. Unter anderem werden folgende Themen behandelt: Lehrplan und Bildungsstandards, Unterrichtsplanung, mathematische Lernziele, didaktische Analyse, Unterrichtsmethoden, Lernphasen und Motivation, Lehren und Lernen von Begriffen und Regeln, Üben im Mathematikunterricht, offene Unterrichtsformen, Problemlösen im Mathematikunterricht, Begründen und Beweisen, Modellieren, Computereinsatz.

    Dozentin

    Dr. Florentine Kämmerer

    Termin

    Montag, 8:15 - 9:45 (48-582)

    Materialien

    OpenOLAT

    Hinweise

    Anmeldung über das URM erforderlich.


    Geometrie

    für Studierende des Lehramts

    Inhalt

    In dieser lehramtsspezifischen Veranstaltung soll ein vertieftes, über die Schulbildung hinaus gehendes Verständnis geometrischer Inhalte erarbeitet werden. Der Bezug zur Schulmathematik soll erkennbar sein, wir wollen uns den verschiedenen Themen jedoch von einer etwas anderen Perspektive nähern.

    Wir werden uns mit unterschiedlichen Themengebieten und ausgewählten Fragestellungen aus dem großen Bereich der Geometrie befassen.
    Stichpunkte zu den Inhalten: Euklid und die "Elemente", axiomatischer Aufbau der Geometrie nach Hilbert, Axiomensysteme und Modelle, endliche Inzidenzgeometrien, Symmetrie, Kongruenzabbildungen, geometrische Aspekte linearer Abbildungen (Drehungen, Spiegelungen, Scherungen, ...), Polyeder, Platonische Körper, Eulersche Polyederformel, Geometrie in der linearen und ganzzahligen Optimierung, Voronoi-Diagramme, Standortprobleme, besondere Punkte und Linien im Dreieck (Fermatpunkt, Eulergerade und Neunpunktekreis, ...), Pythagoräische Zahlentripel, Kegelschnitte, Einblicke in Grundideen und Überblick über weitere Teilgebiete der Geometrie (Projektive Geometrie, algebraischen Geometrie, Nicht-Euklidische Geometrien).

    Dozentin

    Dr. Florentine Kämmerer

    Termin

    Freitag, 10:00-11:30 (46-268)

    Übungen

    Anmeldung und Zuteilung zu Übungen erfolgt über das URM.

    Materialien

    OpenOLAT


    Moderne Mathematik

    für Studierende des Lehramts

    Inhalt

    Lehramtsstudierende sollen Einblicke in aktuelle mathematische Gebiete aus der angewandten und reinen Mathematik erhalten und deren praktische Relevanz sowie aktuelle Entwicklungen und Anwendungen kennenlernen. Dabei sollen Bezüge zur späteren Arbeit als Lehrerinnen und Lehrer hergestellt werden.
    Mit dem in diesem Semester ausgewählten Thema "Künstlicher Intelligenz" decken wir ein hochaktuelles Thema ab, das auch in Schulen, Medien und der breiten Öffentlichkeit diskutiert wird.
    Wir beleuchten mathematische Grundlagen von Algorithmen aus dem Bereich künstlicher Intelligenz, zeigen das breite Anwendungsspektrum solcher Algorithmen auf und diskutieren, wie das Thema einerseits im Unterricht aufgegriffen werden kann, und andererseits, wie der breite Zugriff auf intelligente Systeme und deren einfache Nutzbarkeit den Unterricht in Zukunft verändert.

    Dozent und Mitarbeiter

    Prof. Dr. Stefan Ruzika
    Simon Busam, M.Sc.

    Termin

    Montag, 15:30 - 17:00 (48-208)
    Dienstag, 15:30 - 17:00 (11-205)
    Mittwoch, 15:30-17:00 (48-208)

    Materialien

    OpenOLAT

    Hinweise

    Anmeldung über das URM erforderlich.

    Reading Courses, Seminare und Proseminare

    Unsere Arbeitsgruppe bietet folgende ergänzende Veranstaltungen an:

    Reading Course (Prof. Krumke)

    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

    Prof. Dr. Sven O. Krumke

    Termin

    nach Vereinbarung

    Bitte melden Sie sich ab sofort per Email sven.krumke(at)math.rptu.de, wenn Sie Interesse an dem Reading Course haben.


    Reading Course (Prof. Ruzika)

    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

    Prof. Dr. Stefan Ruzika

    Termin

    nach Vereinbarung

    Bitte melden Sie sich ab sofort per Email stefan.ruzika(at)math.rptu.de, wenn Sie Interesse an dem Reading Course haben.


    Seminar Algorithmische Spieltheorie

    Seminar Algorithmic Game Theory

    Inhalt

    In dem Seminar werden wir Themen aus der Algorithmischen Spieltheorie behandeln. Dabei wird es Vortragsthemen geben, die auf den Stoff aus einer der Vorlesungen Advanced Network Flows and Selfish Routing und Algorithmic Game Theory aufbauen, als auch Vortragsthemen, die ohne die Vorlesung bearbeitet werden können.

    Dozent

    Dr. Sven Jäger

    Termin

    Das Seminar findet vom geblockt 24. bis 26. Mai 2024 statt.

     


    Proseminar Elementarmathematik vom höheren Standpunkt

    für Studierende des Lehramts

    Inhalte

    • Wir werden uns eines vertieften, über die Schulbildung hinausgehendes Verständnisses elementarmathematischer, teils schulmathematischer, Inhalte als solides Fundament für das weitere Lehramtsstudium erarbeiten.
    • Sie als Teilnehmende übernehmen die Aufbereitung, Präsentation und Vermittlung eines bestimmten mathematischen Themengebietes der Elementarmathematik an die gesamte Gruppe.
    • Wir werden unterschiedliche Fragestellungen, u. a. aus den Bereichen Zahlen, Kombinatorik, Wahrscheinlichkeitstheorie, Graphentheorie, linearer Algebra und Analysis, behandeln.

    Dozentin

    Dr. Florentine Kämmerer

    Termin

    Mittwoch, 11:45-13:15 (48-538)

    Materialien

    OpenOlat

    Hinweise

    Anmeldung über URM erforderlich.


    Oberseminar

    Inhalt

    Im Oberseminar halten Mitglieder und Gäste der Arbeitsgruppe Vorträge zu wechselnden Themen der mathematischen Optimierung. Zuhörerinnen und Zuhörer sind jederzeit - auch ohne Voranmeldung - willkommen. Eine Ankündigung der Vorträge von Gästen erfolgt in den News.

    Dozentinnen und Dozenten

    Prof. Dr. Sven Krumke
    Prof. Dr. Stefan Ruzika
    Prof. Dr. Anita Schöbel
    und die Mitglieder der AG Optimierung
     

    Termin

    unregelmäßig, dienstags, 17:15-18:45 (48-208)