Ein interaktiver Lernpfad

Konvexität.

Level 77 · Optimierung. Prüfe eine quadratische Zielfunktion anhand ihrer Hesse-Matrix. Mit 20 Aufgaben, Erklärvideo und interaktiven Werkzeugen.

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Optimierung · Kapitel 8/10

Level 77 / 100

Konvexität

0 / 20 gelöst

Die Idee

Prüfe eine quadratische Zielfunktion anhand ihrer Hesse-Matrix.

H ⪰ 0 ⇒ konvex für zweimal differenzierbare Funktionen

Wichtig: Ein positiver Hessian an nur einem Punkt beweist keine globale Konvexität.

Warum für AI? Optimierung verbindet den berechneten Gradienten mit lernenden Parametern.

Ein Beispiel mit Lösungsweg

L(x,y)=3x²/2 + 1y²/2. Ist L global konvex? 1=ja, 0=nein.

1. Die Hesse-Matrix ist diagonal mit Eigenwerten (3) und ±(1).
2. Beide müssen nichtnegativ sein.
3. Ergebnis = 1. Prüfe die Reihenfolge und die Vorzeichen mit der Aufgabenstellung.
Ergebnis: 1.

Erklärvideo · mit deutscher Sprachspur

Sehen, hören und verstehen.

Animierte Grafiken zeigen den Rechenweg – mit deutscher Erklärung und Untertiteln. Pausiere jederzeit zum Nachrechnen.

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Jetzt bist du dran.

20 Aufgaben · 1–4 Einstieg, ab 5 langsam anspruchsvoller

Aufgabe 1 / 20

L(x,y)=3x²/2 + 1y²/2. Ist L global konvex? 1=ja, 0=nein.

Zahlen, Brüche und Ausdrücke sind erlaubt: 1/3, sqrt(2), ln(0.5), exp(1). Runde möglichst auf mindestens 6 Nachkommastellen; bei sehr kleinen Werten nutze die Exponentialschreibweise (z. B. 3e-5).

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  1. L(x,y)=3x²/2 + 1y²/2. Ist L global konvex? 1=ja, 0=nein.

  2. L(x,y)=4x²/2 − 1y²/2. Ist L global konvex? 1=ja, 0=nein.

  3. L(x,y)=5x²/2 + 1y²/2. Ist L global konvex? 1=ja, 0=nein.

  4. L(x,y)=6x²/2 − 1y²/2. Ist L global konvex? 1=ja, 0=nein.

  5. L(x,y)=7x²/2 + 2y²/2. Ist L global konvex? 1=ja, 0=nein.

  6. L(x,y)=8x²/2 − 2y²/2. Ist L global konvex? 1=ja, 0=nein.

  7. L(x,y)=10x²/2 + 2y²/2. Ist L global konvex? 1=ja, 0=nein.

  8. L(x,y)=11x²/2 − 2y²/2. Ist L global konvex? 1=ja, 0=nein.

  9. L(x,y)=13x²/2 + 3y²/2. Ist L global konvex? 1=ja, 0=nein.

  10. L(x,y)=14x²/2 − 3y²/2. Ist L global konvex? 1=ja, 0=nein.

  11. L(x,y)=16x²/2 + 3y²/2. Ist L global konvex? 1=ja, 0=nein.

  12. L(x,y)=17x²/2 − 3y²/2. Ist L global konvex? 1=ja, 0=nein.

  13. L(x,y)=19x²/2 + 4y²/2. Ist L global konvex? 1=ja, 0=nein.

  14. L(x,y)=20x²/2 − 4y²/2. Ist L global konvex? 1=ja, 0=nein.

  15. L(x,y)=22x²/2 + 4y²/2. Ist L global konvex? 1=ja, 0=nein.

  16. L(x,y)=23x²/2 − 4y²/2. Ist L global konvex? 1=ja, 0=nein.

  17. L(x,y)=25x²/2 + 5y²/2. Ist L global konvex? 1=ja, 0=nein.

  18. L(x,y)=26x²/2 − 5y²/2. Ist L global konvex? 1=ja, 0=nein.

  19. L(x,y)=28x²/2 + 5y²/2. Ist L global konvex? 1=ja, 0=nein.

  20. L(x,y)=29x²/2 − 5y²/2. Ist L global konvex? 1=ja, 0=nein.

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Mathematisch verstehen. Praktisch vertiefen.

Der Kurs verbindet Grundlagen mit anspruchsvollen Modellrechnungen. Für professionelle AI-Arbeit gehören danach eigene Implementierungen, Experimente, Datenanalyse und das Lesen von Forschungsarbeiten dazu. Eine abgeschlossene Aufgabenliste ist kein Berufsabschluss.

Zum Vertiefen: Mathematics for Machine Learning · Deep Learning · Attention Is All You Need. Die Aufgaben und Kurzvideos dieser Seite sind eigenständig erstellt.