Effiziente Algorithmen (SoSe 2011)
| Veranstalter | Petra Mutzel |
| Modul | INF-BSc-221 (Bachelor Informatik / Angewandte Informatik) |
| Veranstaltungsnummer | 040221 |
| EWS | EWS Arbeitsraum |
| 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.
Ort und Zeit
- Vorlesung:
- Dienstag, 10:15-11:45 Uhr, OH14 E23
- Donnerstag 12:15-13:45 Uhr, OH14 E23
- Beginn der Vorlesungen: Di, 05.04.
- Übungen: jede 2. Woche, dafür 3-stündig
- Termine: Montag, Dienstag, Mittwoch, Donnerstag, jeweils 14.00-17.00 Uhr
- Beginn der Übungen: 18.04.
- Informationen zu den Übungen finden Sie hier
Prüfungen
- Achtung: Für alle Prüfungen gilt: rechtzeitige Anmeldung bei Ihren Prüfungsämtern notwendig
- Bachelor Informatik / Angewandte Informatik
- Klausur, 90 Minuten, keine Hilfsmittel
- Klausurtermin: Montag 25.07.2011 von 8:00 – 10:00 Uhr in EF50, HS1
- Wiederholungstermin: Donnerstag 06.10.2011 von 15:00 – 17:00 Uhr in EF50, HS1
- Stoff der Vorlesung und der Übungen
- Diplom Informatik / Angewandte Informatik
- mündliche Prüfung, 20 Minuten
- Stoff der Vorlesung und der Übungen
- Master Datenwissenschaften
- mündliche Prüfung, 20 Minuten
- Stoff der Vorlesung und der Übungen
- Lehramt
- mündliche Prüfung, 20 oder 45 Minuten, je nach Prüfungsordnung und Prüfungsanmeldung
- Stoff der Vorlesung und der Übungen
- Sonstige Studiengänge / Nebenfächer auf Anfrage
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
- Analysetechniken, wie z.B. Amortisierte Analyse von Algorithmen, Analyse randomisierter Algorithmen
- Optimierungstechniken, wie z.B. Lineare Programmierung, Approximationsschemata, parametrisierte Komplexität
- Hashing Verfahren, String Matching
Weitere Informationen: s. Modulbeschreibung.
Materialien
Die Vorlesungsfolien und begleitende Materialien sind im EWS Arbeitsraum zu finden.