Effiziente Algorithmen (SoSe 2016)

Veranstalter	Petra Mutzel
Modul	INF-BSc-221 (Bachelor Informatik / Angewandte Informatik)
Veranstaltungsnummer	040221
Moodle	Moodle Anmeldung
EWS	keine EWS Anmeldung, stattdessen in Moodle anmelden
SWS	4 VO + 2 UE

Die Veranstaltung entspricht auch der auslaufenden Vorlesung “Effiziente Algorithmen und Komplexitätstheorie” im Diplomstudiengang Informatik / Angewandte Informatik als Wahlpflichtveranstaltung sowie dem Modul MD V “Effiziente Algorithmen” im Master Datenwissenschaften. Die begleitende Übung ist für das Verständnis des Stoffes sehr wichtig.

Ort und Zeit

Vorlesung:
- Dienstag, 10:15-11:45 Uhr, OH14 E23
- Donnerstag 12:15-13:45 Uhr, OH14 E23
Beginn der Vorlesungen: Dienstag, 12.04.2016
Übungen: siehe begleitende Übungen

Prüfungen

Für die Bachelor-Studierenden der Informatik und der Angewandten Informatik findet die Klausur statt am:
- Montag, dem 25. Juli 2016 von 12-14 Uhr vor. in Mathematik E29+E28 statt

Die Wiederholungsklausur findet am
- Donnerstag, dem 22. September 2016 von 11-13 Uhr in SRG H.001 statt
- Die Klausurergebnisse sind nun im Moodle einsehbar
- Die Klausureinsicht findet am Dienstag, dem 11. Oktober 2016 von 14:00 - 15:00 Uhr in OH14 R. 202 statt

Studierende anderer Fachrichtungen haben entweder mündliche Prüfungen (wie z.B. Diplom-Informatik) oder auch Klausur. Die genauen Konditionen wurden in der Vorlesung bekannt gegeben (s. Folien). Im Falle einer Klausur findet diese zeitgleich mit den obigen Klausuren statt. Bitte beachten Sie die Anmeldefristen für die Prüfungen beim Prüfungsamt, die für Klausuren sehr früh sind.

Zusammenfassung

Die in DAP 2 eingeführten Basistechniken werden vertieft und auf komplexere Probleme angewendet, hinzu kommen ausgewählte Probleme mit großen Anwendungsbereichen, weitergehende Aspekte wie Approximation und weitergehende Entwurfsmethoden wie primal-duale Ansätze. Themen, u.a.:
Graphenalgorithmen, wie z.B. starker Zusammenhang in Graphen, Maximale Matchings, Netzwerkflussprobleme, Schnittprobleme (Min Cut vs. Max Cut), Travelling Salesman Problem, Vertex Cover, MaxSAT
Analysetechniken, wie z.B. Amortisierte Analyse von Algorithmen, Analyse randomisierter Algorithmen
Optimierungstechniken, wie z.B. Lineare Programmierung, Approximationsgüte und -schemata
Hashing Verfahren, Skiplisten, String Matching

Weitere Informationen: s. Modulbeschreibung.

Materialien

Die Vorlesungsfolien und begleitende Materialien finden Sie im Moodle-Arbeitsraum.
Eine Selbsteinschreibung in Moodle ist nicht mehr möglich. Bitte schicken Sie eine Email an Andre Droschinsky, falls Moodle-Zugang zu diesem Kurs benötigt wird.
Sie können oben den Arbeitsraum aufrufen, falls Sie für diesen Raum eingeschrieben sind.