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Mathematical Optimization Lab
Last Updated: 2026-06-01 11:33:38
Abstract
Hands-on coding-based course on using mathematical optimization methods and software to solve a variety of optimization problems.
Objective
The goal of this course is to learn how to put mathematical optimization theory into practice, by learning how to write code in python using modern mathematical optimization libraries. At the end of this course, students should be able to implement algorithms that can tackle a wide variety of mathematical optimization problems.
Content
Key topics include: - Modeling computational questions in terms of classical mathematical optimization problems, and implementing algorithms to solve these fast. - Key techniques in practical optimization.
Resources
Lecture Notes
See moodle page.
Literature
Necessary materials will be provided on moodle.
General Information
- Language
- English
- Levels
- BSC , MSC
- Frequency
- Yearly recurring
Examination
- Type
- ungraded semester performance
- Digital
- The examination takes place on your own device. Installation of SEB required.
Registration & Places
- Signup End
- 07.02.2025
Course Components
| Type | Title | Time & Place | Hours |
|---|---|---|---|
| lecture with exercise |
Mathematical Optimization Lab
max. 50 Teilnehmende
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3 h weekly |
Offered In
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Wahlfächer (Von den angebotenen Wahlfächern müssen mindestens zwei Lerneinheiten erfolgreich abgeschlossen werden.)
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Wahlfächer (Es können auch Lehrveranstaltungen aus dem Master-Studiengang in Informatik gewählt werden. Es liegt in der Verantwortung der Studierenden, sicherzustellen, dass sie die Voraussetzungen für diese Lehrveranstaltungen erfüllen.)
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Wahlfächer (Von den angebotenen Wahlfächern müssen mindestens zwei Lerneinheiten erfolgreich abgeschlossen werden.)
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Wahlfächer (Für das Master-Diplom in Angewandter Mathematik ist die folgende Zusatzbedingung (nicht in myStudies ersichtlich) zu beachten: Mindestens 14 KP der erforderlichen 26 KP aus Kern- und Wahlfächern müssen aus Bereichen der angewandten Mathematik und weiteren anwendungsorientierten Gebieten stammen.)
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Wahlfächer aus Bereichen der angewandten Mathematik ... (vollständiger Titel: Wahlfächer aus Bereichen der angewandten Mathematik und weiteren anwendungsorientierten Gebieten)
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Statistik Master (Die hier aufgelisteten Lehrveranstaltungen gehören zum Curriculum des Master-Studiengangs Statistik. Die entsprechenden KP gelten nicht als Mobilitäts-KP, auch wenn gewisse Lerneinheiten nicht an der ETH Zürich belegt werden können.)