EN
  • Anasayfa
  • MAT5044 Konveks Optimizasyon (2021 - 2022 / . Yarıyıl)
  • EN
MAT5044 - Konveks Optimizasyon
Ders Adı Kodu Yarıyıl T+U Saat AKTS Pdf
Konveks Optimizasyon MAT5044 3 + 0 7,5 Pdf
Birim Bölüm
MATEMATİK - YL
Derece Seviye Lisansüstü - Seçmeli - Türkçe
Dersin Verilişi Yüz yüze
EBS Koordinatörü Dr. Öğr. Üyesi Bengi YILDIZ
Ders Veren
Amaç

Konveks setleri, konileri ve fonksiyonları, optimizasyon problemlerini kapsayan konularda temel bilgi edinilmesini sağlamak amaçlanmaktadır .

Ders İçeriği

Konveks kümeler ve koniler, konveksliği koruyan operasyonlar, Konveks fonksiyonlar, yaklaşık-konveks ve log-konveks fonksiyonlar, Konveks optimizasyon problemleri, lineer ve karesel programlar; 2. dereceden koni programları ve semidefinite programlar; yaklaşık-konveks optimizasyon problemleri; Dualite, Lagrange dual fonksiyonu ve problemi, Optimal durumlar, Uygulamalar: yakınsama ve uydurma; büyüklük yakınsaması; regularizasyon; gürbüz optimizasyon, istatistiksel tahmin; maksimum olabilirlik ve maksimum sonlu olasılık (MAP) tahmini, geometrik problemler; projeksiyon; aşırı hacimli elipsoidler; sınıflandırma; yerleştirme ve yer bulma problemleri.

Ders Kaynakları Convex Optimization, S. Boyd and L. Vandenberghe, Cambridge University Press
Yarıyıl İçi Çalışmalar Katkı Yüzdesi (%)
Bu bilgi girilmemiştir.
Toplam 0
Yarıyıl Sonu Çalışmalar Katkı Yüzdesi (%)
Bu bilgi girilmemiştir.
Toplam %0
Yarıyıl İçinin Başarıya Oranı %0
Yarıyıl Sonu Çalışmalar %0
Toplam %0
Kategori Ders İlişki Yüzdeleri (%)
Aktarılabilir Beceri Dersleri
0
Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
0
Destek Dersleri
0
Ek Dersler
0
Kategori
0
Mesleki Seçmeli Dersler
0
Temel Meslek Dersleri
0
Uygulama Dersleri
0
Uzmanlık / Alan Dersleri
0
Ders İş Yükü Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu Süresi (Saat) Sayısı Toplam İş Yükü (Saat)
Toplam İş Yükü (Saat) 0
AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) 0
AKTS
Hafta Konu Öğretim Metodu
1 Matematiksel optimizasyona giriş; doğrusal olmayan programlama; konveks optimizasyon; dersin amacı ve konuları. Ders
2 Doğrusal cebirin tekrarı Ders
3 Konveks kümeler ve koniler. Ders
4 Bazı genel ve önemli örnekler; konveksliği koruyan operasyonlar. Ders
5 Konveks fonksiyonlar Ders
6 Yaklaşık-konveks and log-konveks fonksiyonlar. Ders
7 Konveks optimizasyon problemleri Ders
8 Doğrusal ve karesel programlar Ders
9 2. Dereceden koni programları ve semidefinite programlar; yaklaşık-konveks optimizasyon problemleri Ders
10 Dualite, Lagrange dual fonksiyonu ve problemi Ders
11 Optimal durumlar Ders
12 Uygulamalar: yakınsama ve uydurma; büyüklük yakınsaması; regularizasyon; gürbüz optimizasyon. Ders
13 Uygulamalar: istatistiksel tahmin; maksimum olabilirlik ve maksimum sonlu olasılık (MAP) tahmini. Ders
14 Uygulamalar: geometrik problemler; projeksiyon; aşırı hacimli elipsoidler; sınıflandırma; yerleştirme ve yer bulma problemleri. Ders
Ders Öğrenme Çıktısı Ölçme Değerlendirme Öğretim Metodu Öğrenme Faaliyeti
Konveks setleri, konileri ve fonksiyonları belirleme Yazılı Sınav Ödev / Proje Ders Dinleme ve anlamlandırma
Konveks optimizasyon problemlerini formüle etmek Yazılı Sınav Ödev / Proje Ders Dinleme ve anlamlandırma
Verilen bir algoritma tanımı ve teorisi için konveks optimizasyon problemlerini ve metodlarını MATLABda implement etmek Yazılı Sınav Ödev / Proje Ders Dinleme ve anlamlandırma
Pratikte sıkça rastlanan problemleri çözmek için yetenekler geliştirmek Yazılı Sınav Ödev / Proje Ders Dinleme ve anlamlandırma
Dual problemleri belirlemek ve formüle etmek Yazılı Sınav Ödev / Proje Ders Dinleme ve anlamlandırma
DERS ÖĞRENME ÇIKTISI
PÇ 1 PÇ 2 PÇ 3 PÇ 4 PÇ 5 PÇ 6 PÇ 7 PÇ 8 PÇ 9 PÇ 10 PÇ 11 PÇ 12
Konveks setleri, konileri ve fonksiyonları belirleme - - - - - - - - - - - -
Konveks optimizasyon problemlerini formüle etmek - - - - - - - - - - - -
Verilen bir algoritma tanımı ve teorisi için konveks optimizasyon problemlerini ve metodlarını MATLABda implement etmek - - - - - - - - - - - -
Pratikte sıkça rastlanan problemleri çözmek için yetenekler geliştirmek - - - - - - - - - - - -
Dual problemleri belirlemek ve formüle etmek - - - - - - - - - - - -