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00:06:59
„Das Wissen über die Dynamik von Waldbränden ist lückenhaft“ – WissenschaftlerInnen am Karlsruher Institut wollen den deutschen Wald widerstandsfähiger gegen Feuer machen.- Campus-Report am 09.08.2022
„Das Wissen über die Dynamik von Waldbränden ist lückenhaft“ – WissenschaftlerInnen am Karlsruher Institut wollen den deutschen Wald widerstandsfähiger gegen Feuer machen.- Campus-Report am 09.08.2022
Stefan Fuchs
01:00:59
KIT Personalversammlung 20.07.2022
KIT Personalversammlung 20.07.2022
Personalrat KIT
00:54:03
KIT Personalversammlung am 20.07.2022 mit Gebärdenübersetzung
KIT Personalversammlung am 20.07.2022 mit Gebärdenübersetzung
Personalrat KIT
00:35:25
E-Assessment und Bring Your Own Device
E-Assessment und Bring Your Own Device
Bastian Küppers
00:05:02
„Ein Jahr nach der Katastrophe“ – Das KIT Center for Disaster Management and Risk Reduction Technology (CEDIM) legt Studien zum Ahr-Hochwasser vor. - Campus-Report am 02.08.2022
„Ein Jahr nach der Katastrophe“ – Das KIT Center for Disaster Management and Risk Reduction Technology (CEDIM) legt Studien zum Ahr-Hochwasser vor. - Campus-Report am 02.08.2022
Stefan Fuchs
00:06:17
„Wir sind gut beraten, die AKWs jetzt nicht abzuschalten“ – Dr. Thomas Tromm, Experte für Kernsicherheit am Karlsruher Institut für Technologie, plädiert für eine deutliche Verlängerung der Laufzeit - Campus-Report am 26.07.2022
„Wir sind gut beraten, die AKWs jetzt nicht abzuschalten“ – Dr. Thomas Tromm, Experte für Kernsicherheit am Karlsruher Institut für Technologie, plädiert für eine deutliche Verlängerung der Laufzeit - Campus-Report am 26.07.2022
Stefan Fuchs
00:03:56
Modellierung Globaler Landökosysteme
Modellierung Globaler Landökosysteme
Jens Krause
00:07:16
„Olympiasieg für nachhaltiges Bauen“ – Ein Studierenden-Team des KIT gewinnt den Solar Decathlon 2021-22 - Campus-Report am 19.07.2022
„Olympiasieg für nachhaltiges Bauen“ – Ein Studierenden-Team des KIT gewinnt den Solar Decathlon 2021-22 - Campus-Report am 19.07.2022
Stefan Fuchs
00:04:18
How to KIT-Karrieremesse
How to KIT-Karrieremesse
KIT-Career-Service
00:09:02
„Hoffnungsträger in der Energiekrise“ – Forschungsprojekte am Karlsruher Institut für Technologie bereiten den Umstieg auf Wasserstoff vor. - Campus-Report am 12.07.2022
„Hoffnungsträger in der Energiekrise“ – Forschungsprojekte am Karlsruher Institut für Technologie bereiten den Umstieg auf Wasserstoff vor. - Campus-Report am 12.07.2022
Stefan Fuchs
00:05:17
„Rechtzeitig vor Orkanböen warnen“ – Ein Forschungsprojekt am Karlsruher Institut für Technologie verbessert die Vorhersage mit KI. - Campus-Report am 05.07.2022
„Rechtzeitig vor Orkanböen warnen“ – Ein Forschungsprojekt am Karlsruher Institut für Technologie verbessert die Vorhersage mit KI. - Campus-Report am 05.07.2022
Stefan Fuchs
00:09:25
Nudging - Stupsen und Schubsen
Nudging - Stupsen und Schubsen
Moritz Chelius
00:04:40
„Hilft die Lebensmittelampel sich gesünder zu ernähren?“ – Eine Studie unter Mitwirkung des KIT untersucht die Wirkungen des Gesundheits-Nudging. - Campus-Report am 28.06.2022
„Hilft die Lebensmittelampel sich gesünder zu ernähren?“ – Eine Studie unter Mitwirkung des KIT untersucht die Wirkungen des Gesundheits-Nudging. - Campus-Report am 28.06.2022
Stefan Fuchs
00:08:28
„Erhöht der Ultrafeinstaub aus Großfeuerungsanlagen das Risiko von Starkregen und Dürre?“ – Langjährige Messkampagnen am Campus Alpin des KIT nähren diesen Verdacht. - Campus-Report am 21.06.2022
„Erhöht der Ultrafeinstaub aus Großfeuerungsanlagen das Risiko von Starkregen und Dürre?“ – Langjährige Messkampagnen am Campus Alpin des KIT nähren diesen Verdacht. - Campus-Report am 21.06.2022
Stefan Fuchs
01:57:42
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Chapter: Evolutionary algorithms
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Chapter: Evolutionary algorithms
Pradyumn Shukla
01:06:40
Tag der Abschlussarbeit 2022 - Podiumsdiskussion: Quo vadis Onlinelehre?
Tag der Abschlussarbeit 2022 - Podiumsdiskussion: Quo vadis Onlinelehre?
Daniela Clauss, Gerd Gidion, Andreas Hirsch-Weber
01:00:22
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Chapter: An Algorithmic Framework for Many-Objective-Optimization
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Chapter: An Algorithmic Framework for Many-Objective-Optimization
Pradyumn Shukla
01:44:35
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Modelling fairness in resource allocation problems
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Modelling fairness in resource allocation problems
Pradyumn Shukla
01:02:19
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Chapter: Constraint handling techniques
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Chapter: Constraint handling techniques
Pradyumn Shukla
01:03:54
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : User preferences, distributed computing
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : User preferences, distributed computing
Pradyumn Shukla
02:11:17
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Multi-objective Evolutionary Algorithms
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Multi-objective Evolutionary Algorithms
Pradyumn Shukla
01:13:17
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Robust Design Optimization
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Robust Design Optimization
Pradyumn Shukla
01:20:15
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Search operators
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Search operators
Pradyumn Shukla
00:05:48
„Technik im Dienst der Gesundheit“ – Im kommenden Wintersemester startet der Studiengang Medizintechnik am KIT - Campus-Report am 14.06.2022
„Technik im Dienst der Gesundheit“ – Im kommenden Wintersemester startet der Studiengang Medizintechnik am KIT - Campus-Report am 14.06.2022
Stefan Fuchs
00:05:28
„Karlsruhe wird zum Mekka der Reallabore“ – Feierlicher Startschuss des Karlsruher Transformationszentrums für Nachhaltigkeit und Kulturwandel (KAT) – Campusreport am 09.06.2022
„Karlsruhe wird zum Mekka der Reallabore“ – Feierlicher Startschuss des Karlsruher Transformationszentrums für Nachhaltigkeit und Kulturwandel (KAT) – Campusreport am 09.06.2022
Stefan Fuchs
00:05:15
„Klimawandel lässt Grundwasserspiegel sinken“ - Unter Einsatz künstlicher Intelligenz wurden am Karlsruher Institut für Technologie Prognosen für ganz Deutschland erstellt - Campus-Report am 31.05.2022
„Klimawandel lässt Grundwasserspiegel sinken“ - Unter Einsatz künstlicher Intelligenz wurden am Karlsruher Institut für Technologie Prognosen für ganz Deutschland erstellt - Campus-Report am 31.05.2022
Stefan Fuchs
00:06:48
„BürgerInnen helfen bei der Optimierung des Home Office“ - Am Karlsruher Institut für Technologie startet das wir-forschen.digital Projekt - Campus-Report am 24.05.2022
„BürgerInnen helfen bei der Optimierung des Home Office“ - Am Karlsruher Institut für Technologie startet das wir-forschen.digital Projekt - Campus-Report am 24.05.2022
Stefan Fuchs
00:20:44
Mein digitaler Zwilling: Welche Möglichkeiten eröffnen mathematische Computermodelle des Herzens für die Diagnose und Therapie von Herzkrankheiten?
Mein digitaler Zwilling: Welche Möglichkeiten eröffnen mathematische Computermodelle des Herzens für die Diagnose und Therapie von Herzkrankheiten?
Axel Loewe
00:03:23
Jahresfeier des KIT 2022 (Teil 1)
Jahresfeier des KIT 2022 (Teil 1)
Martin Heidelberger
00:04:00
Jahresfeier des KIT 2022 (Teil 2)
Jahresfeier des KIT 2022 (Teil 2)
Martin Heidelberger
00:04:52
„Standortvorteil durch Quantencomputing“ – die Vortragsreihe „Fokus: Zukunft. Unser Leben 2050.“ thematisiert die zweite Quantenrevolution - Campus-Report am 17.05.2022
„Standortvorteil durch Quantencomputing“ – die Vortragsreihe „Fokus: Zukunft. Unser Leben 2050.“ thematisiert die zweite Quantenrevolution - Campus-Report am 17.05.2022
Stefan Fuchs
00:00:51
Fakultätslehrpreis 2022: KIT-Fakultät für Maschinenbau
Fakultätslehrpreis 2022: KIT-Fakultät für Maschinenbau
Christian Wetzel
00:00:59
Fakultätslehrpreis 2022: KIT-Fakultät für Bauingenieur-, Geo- und Umweltwissenschaften
Fakultätslehrpreis 2022: KIT-Fakultät für Bauingenieur-, Geo- und Umweltwissenschaften
Christian Wetzel
00:00:57
Fakultätslehrpreis 2022: KIT-Fakultät für Geistes- und Sozialwissenschaften
Fakultätslehrpreis 2022: KIT-Fakultät für Geistes- und Sozialwissenschaften
Christian Wetzel
00:00:49
Fakultätslehrpreis 2022: KIT-Fakultät für Chemie und Biowissenschaften
Fakultätslehrpreis 2022: KIT-Fakultät für Chemie und Biowissenschaften
Christian Wetzel
00:01:05
Fakultätslehrpreis 2022: KIT-Fakultät für Chemieingenieurwesen und Verfahrenstechnik
Fakultätslehrpreis 2022: KIT-Fakultät für Chemieingenieurwesen und Verfahrenstechnik
Christian Wetzel
00:01:00
Fakultätslehrpreis 2022: KIT-Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Fakultätslehrpreis 2022: KIT-Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Christian Wetzel
00:00:54
Fakultätslehrpreis 2022: KIT-Fakultät für Architektur
Fakultätslehrpreis 2022: KIT-Fakultät für Architektur
Christian Wetzel
00:01:05
Fakultätslehrpreis 2022: KIT-Fakultät für Mathematik
Fakultätslehrpreis 2022: KIT-Fakultät für Mathematik
Christian Wetzel
00:00:56
Fakultätslehrpreis 2022: KIT-Fakultät für Informatik
Fakultätslehrpreis 2022: KIT-Fakultät für Informatik
Christian Wetzel
00:00:58
Fakultätslehrpreis 2022: KIT-Fakultät für Physik
Fakultätslehrpreis 2022: KIT-Fakultät für Physik
Christian Wetzel
01:37:02
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Chapter: Representation
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Chapter: Representation
Pradyumn Shukla
01:01:02
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Problem Solving and Basic Concepts II. Basic Concepts
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Problem Solving and Basic Concepts II. Basic Concepts
Pradyumn Shukla
00:05:57
„Aufsteigendes Magma lässt die Erde auch in Deutschland erzittern“ – Geophysiker des Karlsruher Instituts für Technologie erforschen die Vulkane in der Eifel. - Campus-Report am 10.05.2022
„Aufsteigendes Magma lässt die Erde auch in Deutschland erzittern“ – Geophysiker des Karlsruher Instituts für Technologie erforschen die Vulkane in der Eifel. - Campus-Report am 10.05.2022
Stefan Fuchs
01:30:07
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Chapter: Escaping Local Minima
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Chapter: Escaping Local Minima
Pradyumn Shukla
01:22:07
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Chapter 1: Problem Solving and Basic Concepts
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Chapter 1: Problem Solving and Basic Concepts
Pradyumn Shukla
01:41:21
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Chapter: Escaping Local Minima II. Tabu Search
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Chapter: Escaping Local Minima II. Tabu Search
Pradyumn Shukla
00:24:42
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Introductory lecture
Nature-inspired optimization methods SS 2022 : Introductory lecture
Pradyumn Shukla
00:38:18
Interaktive Elemente für Onlinekurse gestalten, ganz ohne Coding
Interaktive Elemente für Onlinekurse gestalten, ganz ohne Coding
David Lohner
00:05:11
„Stoppt den Neubau!“ – Am vergangenen Freitag tagten ExpertInnen zur Nachhaltigkeit des Bauens im Karlsruher ZKM - Campus-Report am 03.05.2022
„Stoppt den Neubau!“ – Am vergangenen Freitag tagten ExpertInnen zur Nachhaltigkeit des Bauens im Karlsruher ZKM - Campus-Report am 03.05.2022
Stefan Fuchs
00:25:20
Kursprogramm Master Physik
Kursprogramm Master Physik
Thomas Schwetz-Mangold
00:09:51
Study Program Master Meteorology and Climate Physics
Study Program Master Meteorology and Climate Physics
Corinna Hoose
01:06:05
Seminar on IPCC Assessment Report
Seminar on IPCC Assessment Report
Joaquim Pinto, Patrick Ludwig
00:02:17
Persönliche Serverlösung für Lehrende
Persönliche Serverlösung für Lehrende
Alexander Hock
01:10:15
Climate Modelling and Dynamics with ICON
Climate Modelling and Dynamics with ICON
Joaquim G. Pinto, Patrick Ludwig, Aiko Voigt
00:02:25
Studienbotschafter*innen : Physik
Studienbotschafter*innen : Physik
Dienstleistungseinheit Strategische Entwicklung und Kommunikation (SEK), Zentrum für Mediales Lernen (ZML)
00:02:18
Studienbotschafter*innen : Mechatronik und Informations­technik/Medizintechnik
Studienbotschafter*innen : Mechatronik und Informations­technik/Medizintechnik
Dienstleistungseinheit Strategische Entwicklung und Kommunikation (SEK), Zentrum für Mediales Lernen (ZML)
00:26:55
Webinare zur Online Lehre
Webinare zur Online Lehre
Andreas Sexauer, Carolin Henken
00:04:29
BMBF gefördertes NOLAN Projekt stellt sich vor : Skalierbare Notfall-Logistik für urbane Räume als öffentlich-private Partnerschaft im Katastrophenfall
BMBF gefördertes NOLAN Projekt stellt sich vor : Skalierbare Notfall-Logistik für urbane Räume als öffentlich-private Partnerschaft im Katastrophenfall
00:04:43
KIT 2.0: Wir wachsen weiter zusammen (mit UT)
KIT 2.0: Wir wachsen weiter zusammen (mit UT)
Strategische Entwicklung und Kommunikation (SEK)
00:04:43
KIT 2.0: Wir wachsen weiter zusammen
KIT 2.0: Wir wachsen weiter zusammen
Strategische Entwicklung und Kommunikation (SEK)
00:04:43
KIT 2.0: We are growing further together
KIT 2.0: We are growing further together
Strategische Entwicklung und Kommunikation (SEK)
00:40:21
Global Optimization I, Section 2.8.5 (Frank-Wolfe method), part 1
Global Optimization I, Section 2.8.5 (Frank-Wolfe method), part 1
Oliver Stein
00:32:15
Global Optimization I, Section 1.2.1 (Definition of solvability)
Global Optimization I, Section 1.2.1 (Definition of solvability)
Oliver Stein
00:20:20
Global Optimization I, Section 2.7.1 (Lagrange- and Wolfe-duality), part 3
Global Optimization I, Section 2.7.1 (Lagrange- and Wolfe-duality), part 3
Oliver Stein
00:34:43
Global Optimization I, Section 1.2.4 (Unbounded feasible sets), part 2
Global Optimization I, Section 1.2.4 (Unbounded feasible sets), part 2
Oliver Stein
00:58:05
Parametric Optimization, Section 1.1 (Shadow prices and three key questions), Section 1.2 (Hotelling's lemma and the same questions)
Parametric Optimization, Section 1.1 (Shadow prices and three key questions), Section 1.2 (Hotelling's lemma and the same questions)
Oliver Stein
01:00:14
Parametric Optimization, Section 1.3 (Algorithms and a fourth key question), Section 1.4 (Decomposition methods), Section 1.5 (Robust and semi-infinite optimization)
Parametric Optimization, Section 1.3 (Algorithms and a fourth key question), Section 1.4 (Decomposition methods), Section 1.5 (Robust and semi-infinite optimization)
Oliver Stein
00:55:20
Global Optimization I, Section 2.1 (Convexity), part 2
Global Optimization I, Section 2.1 (Convexity), part 2
Oliver Stein
00:51:34
Parametric Optimization, Section 2.2.3 (Quadratic indices), Section 2.2.4 (Stability of nondegenerate minimal points)
Parametric Optimization, Section 2.2.3 (Quadratic indices), Section 2.2.4 (Stability of nondegenerate minimal points)
Oliver Stein
00:29:18
Parametric Optimization, Section 2.3.7 (Sensitivity of nondegenerate minimal values), part 1
Parametric Optimization, Section 2.3.7 (Sensitivity of nondegenerate minimal values), part 1
Oliver Stein
00:22:20
Parametric Optimization, Section 2.3.1 (Criticality notions for constrained problems)
Parametric Optimization, Section 2.3.1 (Criticality notions for constrained problems)
Oliver Stein
00:45:58
Parametric Optimization, Section 2.3.5 (Stability of nondegenerate minimal points)
Parametric Optimization, Section 2.3.5 (Stability of nondegenerate minimal points)
Oliver Stein
01:22:49
Parametric Optimization, Section 2.3.2 (Three regularity conditions)
Parametric Optimization, Section 2.3.2 (Three regularity conditions)
Oliver Stein
00:19:39
Parametric Optimization, Section 4.1.4 (Reduction Ansatz)
Parametric Optimization, Section 4.1.4 (Reduction Ansatz)
Oliver Stein
00:48:13
Parametric Optimization, Section 1.9 (Counter examples)
Parametric Optimization, Section 1.9 (Counter examples)
Oliver Stein
00:19:46
Global Optimization I, Section 2.8.4 (Kelley's cutting plane method), part 2
Global Optimization I, Section 2.8.4 (Kelley's cutting plane method), part 2
Oliver Stein
00:25:56
Global Optimization I, Section 2.7.2 (The KKT conditions)
Global Optimization I, Section 2.7.2 (The KKT conditions)
Oliver Stein
00:29:26
Global Optimization I, Section 2.8.5 (Frank-Wolfe method), part 2
Global Optimization I, Section 2.8.5 (Frank-Wolfe method), part 2
Oliver Stein
00:17:44
Global Optimization I, Section 2.8.5 (Frank-Wolfe method), part 3
Global Optimization I, Section 2.8.5 (Frank-Wolfe method), part 3
Oliver Stein
00:39:21
Parametric Optimization, Section 3.2.2 (Applications and characterizations for semicontinuity properties of functions)
Parametric Optimization, Section 3.2.2 (Applications and characterizations for semicontinuity properties of functions)
Oliver Stein
00:25:07
Parametric Optimization, Section 2.3.7 (Sensitivity of nondegenerate minimal values), part 2
Parametric Optimization, Section 2.3.7 (Sensitivity of nondegenerate minimal values), part 2
Oliver Stein
00:33:58
Parametric Optimization
Parametric Optimization
Oliver Stein
00:32:46
Parametric Optimization, Section 3.7 (Directional sensitivity of minimal values)
Parametric Optimization, Section 3.7 (Directional sensitivity of minimal values)
Oliver Stein
01:21:10
Global Optimization I, Section 2.7.1 (Lagrange- and Wolfe-duality), part 2
Global Optimization I, Section 2.7.1 (Lagrange- and Wolfe-duality), part 2
Oliver Stein
00:44:35
Global Optimization I, Section 2.2.1 (Higher-dimensional first derivatives)
Global Optimization I, Section 2.2.1 (Higher-dimensional first derivatives)
Oliver Stein
00:32:10
Parametric Optimization, Section 4.1.3 (Optimality conditions)
Parametric Optimization, Section 4.1.3 (Optimality conditions)
Oliver Stein
01:04:25
Global Optimization I, Section 2.8.4 (Kelley's cutting plane method), part 1
Global Optimization I, Section 2.8.4 (Kelley's cutting plane method), part 1
Oliver Stein
00:31:03
Global Optimization I, Section 2.8 (Numerical methods); Section 2.8.1 (Basic idea of the gradient method)
Global Optimization I, Section 2.8 (Numerical methods); Section 2.8.1 (Basic idea of the gradient method)
Oliver Stein
00:51:26
Global Optimization I, Section 2.5.1 (Higher-dimensional second derivatives)
Global Optimization I, Section 2.5.1 (Higher-dimensional second derivatives)
Oliver Stein
00:40:30
Global Optimization I, Section 2.3 (Solvability of convex optimization problems)
Global Optimization I, Section 2.3 (Solvability of convex optimization problems)
Oliver Stein
00:23:10
Global Optimization I, Section 2.8.3 (Basic idea of cutting plane methods)
Global Optimization I, Section 2.8.3 (Basic idea of cutting plane methods)
Oliver Stein
00:16:52
Parametric Optimization, Section 2.3.6 (Sensitivity of nondegenerate minimal points)
Parametric Optimization, Section 2.3.6 (Sensitivity of nondegenerate minimal points)
Oliver Stein
00:42:19
Parametric Optimization, Section 3.4 (Continuity properties of the feasible set mapping)
Parametric Optimization, Section 3.4 (Continuity properties of the feasible set mapping)
Oliver Stein
00:28:15
Parametric Optimization, Section 3.5 (Continuity properties of constrained minimal values), Section 3.6 (Continuity properties of constrained minimal points)
Parametric Optimization, Section 3.5 (Continuity properties of constrained minimal values), Section 3.6 (Continuity properties of constrained minimal points)
Oliver Stein
00:42:08
Global Optimization I, Section 1.1 (Examples and notions), part 2
Global Optimization I, Section 1.1 (Examples and notions), part 2
Oliver Stein
00:52:35
Global Optimization I, Section 1.1 (Examples and notions), part 3
Global Optimization I, Section 1.1 (Examples and notions), part 3
Oliver Stein
00:49:42
Global Optimization I, Section 1.1 (Examples and notions), part 1
Global Optimization I, Section 1.1 (Examples and notions), part 1
Oliver Stein
00:52:11
Global Optimization I, Section 1.2.2 (Types of unsolvability)
Global Optimization I, Section 1.2.2 (Types of unsolvability)
Oliver Stein
00:35:04
Global Optimization I, Section 1.2.3 (Weierstrass theorem)
Global Optimization I, Section 1.2.3 (Weierstrass theorem)
Oliver Stein
00:09:54
Parametric Optimization, Introduction
Parametric Optimization, Introduction
Oliver Stein
00:49:46
Global Optimization I, Section 2.7 (Optimality conditions for constrained convex problems); Section 2.7.1 (Lagrange- and Wolfe-duality), part 1
Global Optimization I, Section 2.7 (Optimality conditions for constrained convex problems); Section 2.7.1 (Lagrange- and Wolfe-duality), part 1
Oliver Stein
00:38:17
Global Optimization I, Section 2.8.2 (Basic idea of Newton's method)
Global Optimization I, Section 2.8.2 (Basic idea of Newton's method)
Oliver Stein
01:02:20
Global Optimization I, Section 1.2.4 (Unbounded feasible sets), part 1
Global Optimization I, Section 1.2.4 (Unbounded feasible sets), part 1
Oliver Stein
00:47:05
Global Optimization I, Section 2.1 (Convexity), part 1
Global Optimization I, Section 2.1 (Convexity), part 1
Oliver Stein
00:34:19
Global Optimization I, Section 2.2.2 (C1-characterization)
Global Optimization I, Section 2.2.2 (C1-characterization)
Oliver Stein
00:33:32
Parametric Optimization, Section 3.1 (Preliminary thoughts)
Parametric Optimization, Section 3.1 (Preliminary thoughts)
Oliver Stein
00:08:47
Global Optimization I, Section 2.6 (Monotonicity characterization of convexity)
Global Optimization I, Section 2.6 (Monotonicity characterization of convexity)
Oliver Stein
00:24:16
Parametric Optimization, Section 2.3.3 (Nondegenerate critical points), Section 2.3.4 (Linear and quadratic indices)
Parametric Optimization, Section 2.3.3 (Nondegenerate critical points), Section 2.3.4 (Linear and quadratic indices)
Oliver Stein
00:44:33
Parametric Optimization, Section 1.6 (Bilevel optimization), Section 1.7 (Nash games), Section 1.8 (Multiobjective optimization)
Parametric Optimization, Section 1.6 (Bilevel optimization), Section 1.7 (Nash games), Section 1.8 (Multiobjective optimization)
Oliver Stein
00:44:38
Global Optimization I, Section 2.4 (Optimality conditions for unconstrained convex problems)
Global Optimization I, Section 2.4 (Optimality conditions for unconstrained convex problems)
Oliver Stein
00:24:21
Parametric Optimization, Section 2.2.5 (Sensitivity of nondegenerate minimal points)
Parametric Optimization, Section 2.2.5 (Sensitivity of nondegenerate minimal points)
Oliver Stein
00:32:36
Parametric Optimization, Section 3.2.1 (Semicontinuity of functions)
Parametric Optimization, Section 3.2.1 (Semicontinuity of functions)
Oliver Stein
00:24:06
Parametric Optimization, Section 3.2.4 (Lower semicontinuity of minimal values), part 3
Parametric Optimization, Section 3.2.4 (Lower semicontinuity of minimal values), part 3
Oliver Stein
00:45:17
Parametric Optimization, Section 3.3.1 (Basic concepts for setvalued mappings)
Parametric Optimization, Section 3.3.1 (Basic concepts for setvalued mappings)
Oliver Stein
00:22:23
Parametric Optimization, Section 3.3.2 (Closedness and local boundedness of unconstrained minimal points)
Parametric Optimization, Section 3.3.2 (Closedness and local boundedness of unconstrained minimal points)
Oliver Stein
00:20:30
Global Optimization I, Section 2.7.3 (Complementarity)
Global Optimization I, Section 2.7.3 (Complementarity)
Oliver Stein
00:27:05
Mixed-Integer Optimization I, Section 2 (Mixed-integer linear optimization), Introduction
Mixed-Integer Optimization I, Section 2 (Mixed-integer linear optimization), Introduction
Oliver Stein
00:39:50
Parametric Optimization, Section 4.2.1 (Nash game definitions and examples)
Parametric Optimization, Section 4.2.1 (Nash game definitions and examples)
Oliver Stein
00:24:34
Parametric Optimization, Section 4.2.2 (The combined KKT system)
Parametric Optimization, Section 4.2.2 (The combined KKT system)
Oliver Stein