Hoppa till huvudinnehållet
Till KTH:s startsida Till KTH:s startsida

FSF3840 Numerisk ickelinjär programmering 7,5 hp

Välj termin och kursomgång

Välj termin och kursomgång för att se aktuell information och mer om kursen, såsom kursplan, studieperiod och anmälningsinformation.

Kursval

Gäller för kursomgång

HT 2023 Start 2023-08-28 programstuderande

Anmälningskod

50452

Rubriker med innehåll från kursplan FSF3840 (VT 2019–) är markerade med en asterisk ( )

Innehåll och lärandemål

Kursinnehåll

Kursen handlar om algoritmer och fundamental teori för ickelinjära ändligt dimensionella optimeringsproblem. Fundamentala optimeringsbegrepp som konvexitet och dualitet introduceras också.

Huvudfokus är ickelinjär programmering, med och utan bivillkor. Områden som täcks är optimering utan bivillkor, problem med linjära bivillkor och problem med ickelinjära bivillkor. Fokus är på metoder som anses moderna och effektiva idag.

Linjärprogrammering hanteras som ett specialfall av ickelinjär programmering. Semidefinit programmering och linjära matrisolikheter ingår också.

Lärandemål

Att studenten ska förvärva en djup förståelse för den matematiska teorin och de numeriska metoderna för ickelinjär programmering.

Efter avslutad kurs ska studenten kunna:

  • Härleda optimalitetsvillkor för olika klasser av ickelinjära optimeringsproblem
  • Förklara hur gradientmetoden, konjugerade gradientmetoden, kvasi-Newtonmetoder  och Newtonmetoder fungerar för optimeringsproblem utan bivillkor, både linjesökande metoder och trust-regionmetoder
  • Förklara metoder relaterade till ovanstående för problem med likhetsvillkor
  • Förklara metoder relaterade till ovanstående för problem med olikhetsvillkor
  • Förklara hur inrepunktsmetoder för semidefinit programmerings fungerar

Kurslitteratur och förberedelser

Särskild behörighet

Civilingenjörs- eller Masterexamen med minst 30 hp inom matematik (en- och flervariabelanalys, linjär algebra, differentialekvationer och transformer) samt minst 6 hp inom matematisk statistik, 6 hp inom numerisk analys och 6 hp inom optimeringslära.

Rekommenderade förkunskaper

Lämpliga förkunskaper är kurserna SF2822 Tillämpad ickelinjär optimering, SF2520 Tillämpad numerisk analys och SF2713 Analysens grunder.

Utrustning

Ingen information tillagd

Kurslitteratur

Annonseras vid kursstart.

Examination och slutförande

När kurs inte längre ges har student möjlighet att examineras under ytterligare två läsår.

Betygsskala

P, F

Examination

  • INL1 - Inlämningsuppgift, 7,5 hp, betygsskala: P, F

Examinator beslutar, baserat på rekommendation från KTH:s handläggare av stöd till studenter med funktionsnedsättning, om eventuell anpassad examination för studenter med dokumenterad, varaktig funktionsnedsättning.

Examinator får medge annan examinationsform vid omexamination av enstaka studenter.

Examination sker genom hemuppgifter och en muntlig sluttentamen.

Övriga krav för slutbetyg

Hemuppgifter, Muntlig slutexamen.

Möjlighet till komplettering

Ingen information tillagd

Möjlighet till plussning

Ingen information tillagd

Examinator

Etiskt förhållningssätt

  • Vid grupparbete har alla i gruppen ansvar för gruppens arbete.
  • Vid examination ska varje student ärligt redovisa hjälp som erhållits och källor som använts.
  • Vid muntlig examination ska varje student kunna redogöra för hela uppgiften och hela lösningen.

Ytterligare information

Kursrum i Canvas

Registrerade studenter hittar information för genomförande av kursen i kursrummet i Canvas. En länk till kursrummet finns under fliken Studier i Personliga menyn vid kursstart.

Ges av

Huvudområde

Denna kurs tillhör inget huvudområde.

Utbildningsnivå

Forskarnivå

Påbyggnad

Ingen information tillagd

Kontaktperson

Anders Forsgren (andersf@kth.se)

Forskarkurs

Forskarkurser på SCI/Matematik