Numerical Optimisation

Numerikus optimalizálás

A tantárgyleírás hatályossága

Hatályosság kezdete:

2026. March 21.

Hatályosság vége:

—

Subject name (Hungarian, English)

Numerikus optimalizálás

Numerical Optimisation

Subject code

BMEVIMAD021

Subject type

—

Training Level

—

Course types and hours (weekly/semester)

Course type	lecture	tutorial	laboratory
hours (weekly)	2	0	2
type (linked/independent)	—	—	derived course

Assessment type

vizsga

Credits

Subject coordinator

Horváth Miklós Tibor

position: egyetemi tanár

contact: horvath.miklos@ttk.bme.hu

Responsible department

Gépjárműtechnológia Tanszék

https://auto.bme.hu/

Faculty

Közlekedésmérnöki és Járműmérnöki Kar

Subject website

—

Primary curriculum type

—

Direct prerequisites – Strong prerequisite

none

Direct prerequisites – Weak prerequisite

none

Direct prerequisites – Parallel prerequisite

none

Direct prerequisites – Milestone prerequisite

none

Direct prerequisites – Exclusion

none

Objectives

Programme

Globális szélsőérték feltételei

Egyváltozós és vonalmenti minimalizálás. Konjungált gradiens módszer

Newton-típusú módszerek, Broyden módszerek

Kis lépésnagyságú módszerek

Négyzetösszegek minimalizálása: a legkisebb négyzetek módszere

Lineáris programozás. Szimplex módszer és egyéb eljárások

Feltételes szélsőérték. Lagrange-multiplikátor. Konvex programozás. Dualitás

Kvadratikus programozás. Aktív halmazok módszere.

Általános optimalizálás lineáris kényszerfeltételekkel. Cikkcakk-módszer.

Nemlineáris programozás. Büntetőfüggvények alkalmazása. Lagrange-Newton módszer.

Egész értékű programozás

Nem sima optimalizálás

Elérhető programcsomagok: Numerical Recipes, NAG, Mathematica, Maple, Matlab, Scilab, Octave stb.

A többváltozós függvények szélsőértékeit kereső számítógépes algoritmusok megismertetése, összehasonlítása, tesztelése a gyakorlatban, az elméleti háttér bemutatása. Tárgyalunk több rendkívül széles körben használt feladatot, pl. a feltételes szélsőérték , nem sima függvény szélsőértékének keresése, büntetőfüggvények alkalmazása.

Learning outcomes

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Knowledge

No learning outcomes recorded.

Skills

No learning outcomes recorded.

Attitudes

No learning outcomes recorded.

Autonomy and responsibility

No learning outcomes recorded.

Oktatási módszertan

előadás+számítógépes foglalkozás

Tanulástámogató anyagok

Not provided.

Recommended preliminary knowledge for completing the subject

Knowledge type competencies

(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

lineáris algebra, többváltozós függvények differenciálszámítása

Skill type competencies

(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

nincs

Recommended (non-compulsory) preliminary competencies

(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)

lineáris algebra, többváltozós függvények differenciálszámítása

General rules

Követelmények: - Pótlási lehetőségek: -

Assessment methods

In-term assessments

No detailed assessments provided.

Weight of in-term assessments

No weights provided.

Exam-period assessments

No detailed assessments provided.

Weight of exam elements

No weights provided.

Grade calculation

No grade thresholds provided.

Attendance requirements

No attendance requirements provided.

Rules for retake and resubmission

Not provided.

Short description

Not provided.

Detailed description

Not provided.

Recommended courses

Workload to complete the subject

No workload breakdown provided.

Validity of subject requirements

Requirements valid from:

—

Requirements valid until:

—

Curriculum placement

No curriculum placements recorded for this subject version.