PředmětyPředměty(verze: 964)
Předmět, akademický rok 2021/2022
  
Základy matematické optimalizace - N413009
Anglický název: Introduction to Mathematical Optimization
Zajišťuje: Ústav matematiky (413)
Fakulta: Fakulta chemicko-inženýrská
Platnost: od 2021
Semestr: letní
Body: letní s.:5
E-Kredity: letní s.:5
Způsob provedení zkoušky: letní s.:
Rozsah, examinace: letní s.:2/2, Z+Zk [HT]
Počet míst: neurčen / neurčen (neurčen)
Minimální obsazenost: neomezen
Stav předmětu: zrušen
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Úroveň:  
Garant: Turzík Daniel doc. RNDr. CSc.
Třída: Předměty pro matematiku
Je záměnnost pro: B413009, AB413009
Termíny zkoušek   Rozvrh   
Anotace -
Předmět je určen všem studentům bakalářského studia, zejména studentům se zaměřením na ekonomiku. Studenti se seznámí se základními pojmy a postupy využívanými v optimalizaci.
Poslední úprava: TAJ413 (12.07.2013)
Výstupy studia předmětu -

Měkké kompetence:

1. Zvládnutí základních pojmů matematické optimalizace

2. Znalost a pochopení základních postupů

3. Samostatné řešení problémů

Specifické kompetence:

4. Získání základních znalostí využívaných v optimalizaci

5. Seznámení se s výpočetními algoritmy v optimalizaci

Poslední úprava: Turzík Daniel (19.11.2012)
Literatura -

Z: Daniel Turzík: Matematika III Základy optimalizace, skripta, VŠCHT Praha, 1999, ISBN 80-7080-363-0

D: Jiří Rohn: Lineární algebra a optimalizace, Karolinum, 2004, ISBN 80-246-0932-0

Poslední úprava: MAXOVAJ (20.01.2020)
Metody výuky -

Přednášky a cvičení.

Poslední úprava: TAJ413 (12.07.2013)
Sylabus -

1. Problémy matematické optimalizace.

2. Úlohy lineárního programování.

3. Konvexní polyedry.

4. Simplexová metoda.

5. Dualita v lineárním programování.

6. Celočíselné programování, totálně unimodulární matice.

7. Základní pojmy teorie grafů.

8. Stromy, hledaný algoritmus pro hledání minimální kostry grafů.

9. Úloha nejkratší cesty Dijkstrův a Floydův algoritmus.

10. Párování v bipartitních grafech, Hallova věta.

11. Úlohy diskrétní optimalizace jako úlohy lineárního programování.

12. Nelineární optimalizace. Lagrangovy multiplikátory.

13. Numerické řešení úloh nelineární optimalizace.

14. Konvexní funkce, positivně semidefinitní matice.

Poslední úprava: Turzík Daniel (19.11.2012)
Studijní opory -

http://www.vscht.cz/mat/ZMO/Optim_maple.html

https://iti.mff.cuni.cz/series/2006/311.pdf

Poslední úprava: MAXOVAJ (20.01.2020)
Studijní prerekvizity -

Matematika A, Matematika B (nebo Matematika I, Matematika II)

Poslední úprava: MAXOVAJ (20.01.2020)
Zátěž studenta
Činnost Kredity Hodiny
Účast na přednáškách 1 28
Příprava na přednášky, semináře, laboratoře, exkurzi nebo praxi 0.5 14
Práce na individuálním projektu 1 28
Příprava na zkoušku a její absolvování 1.5 42
Účast na seminářích 1 28
5 / 5 140 / 140
Hodnocení studenta
Forma Váha
Aktivní účast na výuce 20
Protokoly z individuálních projektů 30
Zkouškový test 30
Ústní zkouška 20

 
VŠCHT Praha