Profillinie

Optimierung und Kontrolltheorie

Optimierung, Dynamik und deren Zusammenspiel - Hier lernen Sie die Mathematik dahinter!

Wie lässt sich ein Elektroauto energieeffizient fahren? Dies ist eine konkrete Version der abstrakten Frage, wie man ein dynamisches System optimal steuert. In dieser Profillinie lernen Sie breit gefächerte mathematische Methoden der Optimierung und Systemtheorie kennen, die auf die Beantwortung solcher Fragen abzielen. Insbesondere erwerben Sie Kenntnisse, die in einer Welt von lernenden dynamischen Systemen vielfältige Anwendungen finden.

Beispielhafter Studienverlaufsplan

Illustration der Module und Erweiterungen

  • Analysis 1
  • Analysis 2
  • Analysis 3
  • Lineare Algebra 1
  • Lineare Algebra 2

Darüberhinaus sind folgende Module als vorgezogene Mastermodule gegen Ende des B.Sc. sinnvoll:

  • Model Predictive Control
  • Stochastische Prozesse und Modellierung
  • Nichtlineare Dynamik

 

Mathematik-Module

  • Robust Control

  • Linear Matrix Inequalities in Control

  • Moderne Methoden der Optimierung

  • Grundlagen inverser Probleme

Ergänzungsmodule

  • Optimal Control

  • Nonlinear Control

  • Convex Optimization

  • Diskrete Optimierung

  • Graphentheorie

  • Modellierung und Identifikation dynamischer Systeme

  • Theoretical and Methodological Foundations of Autonomous Systems

  • Reinforcement Learning

  • Introduction to Adaptive Control

  • Networked Control Systems

Darüberhinaus sind folgende Erweiterungen sinnvoll: 

  • Stochastische Prozesse II

  • Statistische Lerntheorie

  • Stochastische Differentialgleichungen

  • Unendlich-Dimensionale Dynamische Systeme

  • Nichtlineare partielle Differentialgleichungen

  • Spektraltheorie

  • Funktionalanalysis 2

  • Stochastische Analysis

  • Computational Dynamics for Robotics

  • Dynamik Nichtglatter Systeme

  • Nichtglatte Dynamik

  • Machine Learning

  • Advanced Mathematics for Signal and Information Processing

  • Optimalsteuerung in der Luft- und Raumfahrttechnik

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