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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Bachelor of Science Informatik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

TU München

Bachelor of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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Einführung in die Theoretische Informatik - Cheatsheet
Zeit- und Platzkomplexität von Algorithmen Definition: Analyse des Ressourcenverbrauchs eines Algorithmus in Bezug auf Laufzeit (Zeitkomplexität) und Speicherverbrauch (Platzkomplexität). Sehr wichtig für Effizienz und Skalierbarkeit. Details: Zeitkomplexität: Misst die Anzahl der elementaren Operationen als Funktion der Eingabegröße n. Platzkomplexität: Misst den Speicherbedarf als Funktion der E...

Einführung in die Theoretische Informatik - Cheatsheet

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Einführung in die Theoretische Informatik - Exam
Aufgabe 1) Gegeben sei der folgende Algorithmus in Pseudocode: function complexAlgorithm(array): n = length(array) for i = 1 to n do for j = 1 to i do for k = 1 to j do performOperation(array[i, j, k]) return result Analysiere den Algorithmus hinsichtlich seiner Zeit- und Platzkomplexität. a) Berechne die Zeitkomplexität dieses Algorithmus. Zähle daz...

Einführung in die Theoretische Informatik - Exam

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Was misst die Zeitkomplexität eines Algorithmus?

Was beschreibt die asymptotische Notation?

Welche Klasse umfasst nichtdeterministisch polynomielle Zeit?

Welche Probleme fallen unter die Klasse P?

Was bedeutet es, wenn ein Problem NP-vollständig ist?

Welche Aussage ist wahr, wenn ein NP-vollständiges Problem in P liegt?

Was ist der Hauptunterschied zwischen deterministischen und nicht-deterministischen endlichen Automaten?

Wie lautet die Übergangsfunktion eines deterministischen endlichen Automaten (DEA)?

Was beschreibt die Klasse NP in der Komplexitätstheorie?

Welche Automaten erkennen reguläre Sprachen?

Welche Eigenschaften gelten nicht für kontextfreie Sprachen?

Mit welchem Lemma kann man zeigen, dass eine Sprache nicht regulär ist?

Was ist der Greedy-Algorithmus?

Wie funktioniert dynamische Programmierung?

Was ist der Vorteil der Methode Divide-and-Conquer?

Was beschreibt die Chomsky-Hierarchie?

Wie sind die Produktionsregeln für Typ-1 (kontextsensitiv) in der Chomsky-Hierarchie charakterisiert?

Welche Produktionsregeln definieren eine Typ-3 (reguläre) Grammatik?

Was versteht man unter Model-Checking?

Welche Werkzeuge werden häufig für Model-Checking verwendet?

Wie wird die Spezifikation beim Model-Checking üblicherweise formuliert?

Was ist eine Turingmaschine?

Was besagt die Church-Turing-These?

Was ist ein Halteproblem?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Einführung in die Theoretische Informatik an der TU München zu meistern:

01
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Berechnungskomplexität

Berechnungskomplexität untersucht die Ressourcen, die notwendig sind, um Probleme auf Computern zu lösen und kategorisiert Probleme basierend auf ihrer Schwierigkeit.

  • Untersucht die Zeit- und Platzkomplexität von Algorithmen
  • Verwendung von Komplexitätsklassen wie P, NP, und NP-vollständig
  • Vergleich von deterministischen und nicht-deterministischen Algorithmen
  • Reduktionen zwischen Problemen und ihre Auswirkungen auf die Komplexität
  • Grundlagen der unteren Schranken und der nicht-lösbaren Probleme
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Automatentheorie

Die Automatentheorie befasst sich mit abstrakten Maschinen und den Problemen, die sie lösen können, und ist ein grundlegender Bereich der theoretischen Informatik.

  • Studium von endlichen Automaten, Kellerautomaten und Turingmaschinen
  • Unterschiede zwischen deterministischen und nicht-deterministischen Automaten
  • Regular- und kontextfreie Sprachen und ihre Repräsentationen
  • Minimierung von endlichen Automaten
  • Anwendungen von Automaten in der Sprachverarbeitung und Compilerbau
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Algorithmische Problemlösung

Algorithmische Problemlösung bezieht sich auf die Entwicklung und Analyse von Algorithmen zur effizienten Lösung von Problemen.

  • Spezifikation und Entwurf von Algorithmen
  • Korrektheitsbeweise von Algorithmen
  • Analyse von Worst-Case- und Amortized-Komplexität
  • Verwendung von wichtigen algorithmischen Paradigmen wie Greedy, Dynamische Programmierung und Divide-and-Conquer
  • Anwendung von Algorithmen in verschiedenen Bereichen wie Graphentheorie, Sortieren und Suchen
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Grundlagen der formalen Sprachen

Die formalen Sprachen sind Schlüsselaspekte in der theoretischen Informatik, die definieren, welche Zeichenfolgen in einer Sprache zulässig sind.

  • Definition und Beispiele für reguläre, kontextfreie und kontextsensitive Sprachen
  • Operationen auf Sprachen wie Vereinigung, Schnitt und Komplement
  • Chomsky-Hierarchie und ihre Bedeutung
  • Grammatiken und ihre Anwendung in der Sprachbeschreibung
  • Entwicklung und Anwendung von Lexer und Parser für die Sprachverarbeitung
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Formale Verifikation

Die formale Verifikation verwendet mathematische Methoden, um die Korrektheit von Hardware- und Softwaresystemen zu beweisen.

  • Model-Checking und seine Anwendung in der Verifikation
  • Hoare-Logik und ihre Anwendung in der Programmanalyse
  • Temporale Logiken wie LTL und CTL
  • Verifikation endlicher und unendlicher Zustandsmodelle
  • Anwendung von Verifikationswerkzeugen in der industriellen Praxis
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der TU München

Einführung in die Theoretische Informatik an TU München - Überblick

In der modernen Informatikwelt ist ein fundiertes Verständnis der theoretischen Grundlagen essenziell. Der Kurs 'Einführung in die Theoretische Informatik' an der Technischen Universität München bietet Dir eine umfassende Einführung in diese Disziplin. Als Teil des Informatikstudiums ist dieser Kurs darauf ausgelegt, Dir grundlegende Konzepte wie Berechnungskomplexität, Automatentheorie und algorithmische Problemlösung näherzubringen. Der Kurs besteht aus einer Mischung von Vorlesungen und Übungen, die durch Prüfungen, Hausarbeiten oder Projekte ergänzt werden. Üblicherweise wird dieser Kurs im Wintersemester angeboten, was Dir die Möglichkeit gibt, Dein Wissen regelmäßig über das akademische Jahr hinweg zu vertiefen.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Modulstruktur umfasst Vorlesungen, Übungen und Prüfungen.

Studienleistungen: Die Studienleistungen können aus Klausuren, Hausarbeiten oder Projekten bestehen.

Angebotstermine: Der Kurs wird in der Regel im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Berechnungskomplexität, Automatentheorie, algorithmische Problemlösung.

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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