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Mit den Karush-Kuhn-Tucker (KKT) Bedingungen können Aussagen über die Lösbarkeit von Optimierungsproblemen getroffen werden, die durch Gleichungs- und Ungleichungsrestriktionen eingeschränkt werden. Unter bestimmten Voraussetzungen sind sie notwendige oder sogar hinreichende Bedingungen für eine Lösung.
KORREKTUR: Der Gradient bezieht sich nur auf die vorkommenden Variablen, nicht auf die Multiplikatoren. In 12:12 sind daher die Erklärungen für h(x)=0 und µ=0 vertauscht: Wenn eine Nebenbedingung h "aktiv" ist (h=0), liegt das Optimum auf dem Rand. Ist eine Nebenbedingung h "inaktiv", dann muss der Multiplikator aushelfen (µ=0) -- Danke an Jannik
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Inhalt:
0:00 Was sind die KKT Bedingungen?
0:30 Ziel der KKT Bedingungen
3:02 Voraussetzungen damit KKT notwendig sind
5:26 Slater Bedingungen
7:11 Notwendige Bedingungen für Extrema (allgemein)
9:37 Karush-Kuhn-Tucker Bedingungen
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Vielen von euch fällt Mathe während des Studiums oder der Ausbildung nicht leicht. Ihr müsst sogar eine Prüfung in Mathe schreiben. Ehrlich gesagt gibt es auch Schöneres im Leben als sich auf eine Matheprüfung vorzubereiten. Während meiner Zeit als Tutor an der Uni habe ich gemerkt, dass Mathe lernen auch einfacher geht. Auf diesem Kanal erarbeiten wir gemeinsam die Basics für eure Prüfung. Dieser Kanal dient auch als Ergänzung für online und offline Nachhilfe. Mathe lernen so einfach wie möglich ist das Ziel. In Zukunft kommen Crashkurse, Videos und Videokurse. Ich freue mich auf euch! Schreibt mir einfach eine Nachricht.