Modulets indhold, forløb og pædagogik

Læringsmål

Viden

• har viden om forskellige optimeringsmetoder og teknikker
• har viden om grundlæggende optimering med og uden bibetingelser, herunder fx ekstrema, saddelpunkter, Lagrangefunktionen, Lagrangemultiplikatorer
• har viden om lineære søgemetoder
• har viden om beregning af afledede: Finite-Difference metoden, algoritmisk differentiation
• har viden om optimering uden brug af afledede
• har viden om problemer inden for mindste kvadraters metode
• har viden om anvendelser inden for økonomi, finansiering, statistik, ingeniørvidenskab eller naturvidenskab

Færdigheder

• være i stand til at udnytte almindelige og kendte resultater ved løsningen af konkrete optimeringsproblemer
• være i stand til at formulere og løse numeriske optimeringsproblemer
• være i stand til at vælge passende metoder og algoritmer givet et konkret optimeringsproblem

Kompetencer

• være i stand til at håndtere problemer, der knytter sig til optimering (specielt i forbindelse med anvendelser), herunder relevante optimeringsresultater fra kurset eller litteraturen
• være i stand til at diskutere styrker og svagheder ved numeriske optimeringsalgoritmer i relation til anvendelser inden for økonomi, finansiering, statistik, ingeniørvidenskab eller naturvidenskab
• kan perspektivere optimering i forhold til egen faglighed”

KOMPETENCEMÅL GÆLDENDE FOR STUDERENDE DER LÆSER PÅ KANDIDATNIVEAU, MEN FØLGER UNDERVISNING PÅ BACHELORNIVEAU:

• Kunne reflektere over fagområdets tilgang til faglige problemstillinger på højt niveau og dets relation til andre fagområder.
• Kunne inddrage vidensområdet i løsningen af komplekse faglige problemstillinger og dermed opnå ny forståelse af et givet genstandsområde.

Undervisningsform

Forelæsninger med tilhørende opgaveregning.

Omfang og forventet arbejdsindsats

Kursusmodulets omfang er 5 ECTS svarende til 150 timers studieindsats.

Eksamen

Prøver