Wichtig: Anmeldung über http://unihb.eu/bmath erforderlich!

Vorlesungen täglich 10:00 - 11:30 Uhr im HS 1010 (am 27.09 & 29.09 im HS 2010)
Übungen täglich 12:30 - 14:30 Uhr (Räume werde in der ersten Vorlesung bekannt gegeben)

Orientierungswoche für Erstsemesterstudierende in den mathematischen Studiengängen. Alle Details und Infos findest du unter https://math.stugen.de/wordpress/service/o-woche/

Veranstaltung findet am Ende des Wintersemesters als Blockveranstaltung statt. Zeiten und Räume werden noch bekannt gegeben.

Die algorithmische diskrete Mathematik ist ein recht junges Gebiet mit Wurzeln in der Algebra, Graphentheorie, Kombinatorik, Informatik (Algorithmik) und Optimierung. Sie behandelt diskrete Strukturen wie Mengen, Graphen, Permutationen, Partitionen und diskrete Optimierungsprobleme.

Diese Veranstaltung gibt eine Einführung in die algorithmische diskrete Mathematik. Es werden strukturelle und algorithmische Grundlagen der Graphentheorie und kombinatorischen Optimierung vermittelt. Im Vordergrund steht die Entwicklung und mathematische Analyse von Algorithmen zum exakten Lösen von kombinatorischen Optimierungsproblemen. Es werden u.a. folgende Themen behandelt:

* Einführung in Graphentheorie, kombinatorische und lineare Optimierung
* Graphentheorie: Grundbegriffe, Wege in Graphen, Euler- und Hamiltonkreise, Bäume
* Algorithmische Grundlagen (Kodierungslänge, Laufzeit, Polynomialzeitalgorithmen)
* Spannbäume, Matchings, Netzwerkflüsse und -schnitte (kombinatorische Algorithmen)
* Einblick in lineare Optimierung: Modellierung, Polyedertheorie, Optimalitätskriterien, Dualität
* Elemente der Komplexitätstheorie

Die Veranstaltung richtet sich an fortgeschrittene Bachelorstudierende, ist aber auch für Masterstudierende geeignet.

Die Kurse "Algorithmische Diskrete Mathematik" und "Algorithmentheorie" können nicht beide eingebracht werden.

Beginn der Veranstaltung: Donnerstag, 19.10.23

2x 2SWS Vorlesung und 2SWS Übung.
Studiengänge: M-BM-Alg

https://lvb.informatik.uni-bremen.de/igs/03-ibfw-hto.pdf
A large number of problems arising in practical scenarios like communication, transportation, planning, logistics etc. can be formulated as discrete linear optimization problems. This course briefly introduces the theory of such problems. We develop a toolkit to model real-world problems as (discrete) linear programs. We also explore several ways to find integer solutions such as cutting planes, branch & bound, and column generation.

Throughout the course, we learn these skills by modeling and solving, for example, scheduling, packing, matching, routing, and network-design problems. We focus on translating practical examples into mixed-integer linear programs. We learn how to use solvers (such as CPLEX and Gurobi) and tailor the solution process to certain properties of the problem.

This course consists of two phases:

• One week Mon-Fri (full day) of lectures and practical labs: October 9-13, 2023, in MZH.
• A subsequent project period: One problem has to be modeled, implemented, and solved individually or in a group of at most three students. The topic will be provided by the lecturers and will be discussed on the last day of the block course. The project including the implementation has to be presented in the beginning of the winter semester.

There are no prerequisites except some basic programming skills to participate.

Please confirm your participation by email to Felix fhommels@uni-bremen.de by September 15.

https://lvb.informatik.uni-bremen.de/igs/03-ibfw-nim.pdf
Nachhaltigkeit, besser gesagt nachhaltige Entwicklung, ist ein großes Ziel, das sich auch unsere
Universität Bremen auf die Fahnen geschrieben hat. Damit dieses sich deutlicher in der Lehre
unseres Fachbereiches widerspiegelt, wird es im WiSe~2023/2024 eine Ringvorlesung geben, in der verschiedene Forschende über Bezüge zwischen ihrer Arbeit und unterschiedlichen Aspekten der
Nachhaltigkeit berichten -- als Anstoß für Diskussionen mit vielen Menschen, die gleichfalls
an der Konkretisierung der Nachhaltigkeitsziele mitarbeiten wollen. Aus dieser Initiative werden sich
dann hoffentlich viele weitere Aktivitäten entwickeln, insbesondere weitere Lehrveranstaltungen in
kommenden Semestern. Eingeladen sind alle Studierenden, Lehrenden und Forschenden mit Interesse an Nachhaltigkeitsthemen, ganz allgemein oder in einem spezielleren Sinn.

The course provides an introductory level of programming skills in R.
Students are welcome to present own ideas, data and projects. I expect a project report or a method talk with demo on own data. Practicals in "R" will work also on synthetic data to illustrate methods features, limitations and differences.