Lerninhalte finden
Features
Entdecke
Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Bachelor of Science Informatik
Universität Erlangen-Nürnberg
Bachelor of Science Informatik
Prof. Dr.
2024
Dein ergebnis
Du hast bereits ein Konto? Anmelden
Lineare Programmierung ist ein mathematisches Optimierungsverfahren, das in der Informatik häufig zur Lösung von Problemen verwendet wird, bei denen eine lineare Kosten- oder Gewinnfunktion maximiert oder minimiert werden muss.
Ganzzahlige Programmierung ist eine Erweiterung der linearen Programmierung, bei der einige oder alle Variablen ganzzahlig sein müssen. Sie findet Anwendung in vielen realen Optimierungsproblemen.
Approximationstechniken werden verwendet, um Lösungen für schwierige Optimierungsprobleme zu finden, bei denen exakte Lösungen theoretisch möglich, aber praktisch unzugänglich sind.
Greedy-Algorithmen basieren auf der Idee, in jedem Schritt eine lokal optimale Wahl zu treffen. Sie sind einfach zu implementieren und oft effizient, bringen aber nicht immer optimale Lösungen.
Randomisierte Algorithmen verwenden Zufallszahlen zur Entscheidungsfindung und können oft einfacher konstruiert und analysiert werden als deterministische Algorithmen.
Der Kurs 'Approximationsalgorithmen' ist ein wesentlicher Bestandteil des Informatikstudiums an der Universität Erlangen-Nürnberg. Dieser Kurs vermittelt Dir sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Anwendungen im Bereich der Approximationsalgorithmen. Im Rahmen der Veranstaltung werden verschiedene Techniken und Konzepte behandelt, die es Dir ermöglichen, Lösungen für algorithmische Probleme zu finden, bei denen exakte Lösungen schwer oder unmöglich zu berechnen sind. Der Kurs besteht aus einer Mischung aus Vorlesungen und Übungen, um das theoretisch Erlernte praktisch anzuwenden und zu vertiefen.
Kursleiter: Prof. Dr.
Modulstruktur: Die Veranstaltung besteht aus einer Vorlesung und einer Übung. Es wird ein Mix aus theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen vermittelt.
Studienleistungen: Die Leistungsüberprüfung erfolgt in Form einer schriftlichen Klausur am Ende des Semesters.
Angebotstermine: Das Fach wird regulär im Wintersemester angeboten.
Curriculum-Highlights: Lineare Programmierung, Ganzzahlige Programmierung, Approximationstechniken, Greedy-Algorithmen, Randomisierte Algorithmen, Schwierigkeiten der Approximation.
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.
Nicole F.
Benjamin N.
Thomas Y.
Sie haben bereits ein Konto? Login
| 74790 Strategisches Management | Kurs ansehen |
| Advanced Design and Programming | Kurs ansehen |
| Advanced Mechanized Reasoning in Coq | Kurs ansehen |
| Advanced Programming Techniques | Kurs ansehen |
| Algebra | Kurs ansehen |
| Algebra des Programmierens | Kurs ansehen |
| Algebraische und Logische Aspekte der Automatentheorie | Kurs ansehen |
| Algorithmen und Datenstrukturen | Kurs ansehen |
| Algorithmik kontinuierlicher Systeme | Kurs ansehen |
| Allgemeine Biologie I | Kurs ansehen |
Schule 
Studium 
Ausbildung 
Karteikarten 
StudySmarter AI 
Notizen 
Lernplan 
Spaced Repetition 
Lernsets 
Finde einen Job 
Ausbildungen 
Magazine 
Mobile App 
Für Unternehmen
Katja X.