040100 VO Mathematik 2 (2019S)
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Um Zugriff zu den Unterlagen in Moodle zu erhalten, melden Sie sich bitte via U:Space für die VO an.Es findet ein freiwilliges Tutorium (Georgi Atanasov) statt: DO wtl von 07.03.2019 bis 13.06.2019 18.30-20.00 Ort: Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß und am FR 21.06.2019 18.30-20.00 Ort: Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
Details
Sprache: Deutsch
Prüfungstermine
-
Donnerstag
27.06.2019
16:45 - 19:00
Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock -
Dienstag
24.09.2019
13:15 - 16:30
Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock - Mittwoch 29.01.2020 09:45 - 13:00 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Dienstag 25.02.2020 15:00 - 17:15 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Montag 04.03. 13:15 - 16:30 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Montag 11.03. 13:15 - 16:30 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Montag 18.03. 13:15 - 16:30 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Montag 25.03. 13:15 - 16:30 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Montag 01.04. 13:15 - 16:30 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Montag 08.04. 13:15 - 16:30 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Montag 06.05. 13:15 - 16:30 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Montag 13.05. 13:15 - 16:30 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Montag 20.05. 13:15 - 16:30 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Montag 27.05. 13:15 - 16:30 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Montag 03.06. 13:15 - 16:30 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Montag 17.06. 13:15 - 16:30 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
schriftliche Prüfung über den Stoff der Vorlesung (inkl. Übungen)Erlaubte Hilfsmittel bei der Prüfung:
Taschenrechner, welcher folgende Kriterien erfüllt:
* nicht programmierbar,
* kann keine Funktionsplots erstellen,
* kann keine Gleichungen lösen,
* kann keine Matrizenoperationen,
* kann nicht ableiten und/oder integrieren.Handys, Smartwatches etc. müssen während der Prüfung außerhalb Ihrer Reichweite aufbewahrt werden!Für weitere Informationen siehe:
http://homepage.univie.ac.at/andrea.gaunersdorfer/teaching/mathe2.html
Taschenrechner, welcher folgende Kriterien erfüllt:
* nicht programmierbar,
* kann keine Funktionsplots erstellen,
* kann keine Gleichungen lösen,
* kann keine Matrizenoperationen,
* kann nicht ableiten und/oder integrieren.Handys, Smartwatches etc. müssen während der Prüfung außerhalb Ihrer Reichweite aufbewahrt werden!Für weitere Informationen siehe:
http://homepage.univie.ac.at/andrea.gaunersdorfer/teaching/mathe2.html
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Für eine positive Beurteilung müssen bei der Prüfung 50% der maximalen Punktezahl erreicht werden.Punkteschema: siehe Moodle
Prüfungsstoff
Stoff der Prüfung ist der Stoff, der in der Vorlesung besprochen wurde, siehe auch:
http://homepage.univie.ac.at/andrea.gaunersdorfer/teaching/ss19/040100_syllabus.html
(Diese Liste wird nach jeder VO aktualisiert.)
http://homepage.univie.ac.at/andrea.gaunersdorfer/teaching/ss19/040100_syllabus.html
(Diese Liste wird nach jeder VO aktualisiert.)
Literatur
A. Gaunersdorfer, Mathematik 2 - Optimierung in den Wirtschaftswissenschaften, Skriptum, Februar 2020 (oder neuer).Weitere Literaturhinweise finden Sie unter
http://homepage.univie.ac.at/andrea.gaunersdorfer/teaching/mathe2.html
http://homepage.univie.ac.at/andrea.gaunersdorfer/teaching/mathe2.html
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:28
Einleitung: Optimierungsprobleme in den Wirtschaftswissenschaften
Differentialrechnung für Funktionen in mehreren Variablen
Konvexität
Optimierung von Funktionen in mehreren Variablen
Optimierung mit Gleichungen als Nebenbedingungen: Die Methode von Lagrange
Nichtlineare Programmierung und die Kuhn-Tucker-Bedingungen
Lineare ProgrammierungWeitere Informationen:
http://homepage.univie.ac.at/andrea.gaunersdorfer/teaching/mathe2.html