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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

Universität Erlangen-Nürnberg

Bachelor of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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Introduction to Network Science - Cheatsheet
Introduction to Network Science - Cheatsheet Definition und Klassifikation von Netzwerktypen Definition: Netzwerktypen sind Kategorien von Netzwerken, die basierend auf bestimmten Merkmalen klassifiziert werden. Dies hilft, unterschiedliche Netzwerke zu analysieren und zu verstehen. Details: Reguläres Netzwerk: Netzwerke mit regelmäßiger, periodischer Struktur. Zufallsnetzwerk (Erdős-Rényi): Netzw...

Introduction to Network Science - Cheatsheet

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Introduction to Network Science - Exam
Introduction to Network Science - Exam Aufgabe 1) Nehmen wir an, Du untersuchst ein Netzwerk, das sowohl Elemente von regulären Netzwerken als auch von zufälligen Netzwerken aufweist. Es besteht aus 100 Knoten und hat eine mittlere Kantenanzahl pro Knoten (\bar{k}) von 10. Untersuche die Struktur und Eigenschaften dieses Netzwerks. a) Vergleiche die erwartete Länge eines typischen kürzesten Pfads ...

Introduction to Network Science - Exam

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Welche Merkmale kennzeichnen ein Kleinwelt-Netzwerk (Watts-Strogatz)?

Was ist ein zufälliges Netzwerk nach Erdős-Rényi?

Wie werden Netzwerktypen basierend auf bestimmten Merkmalen klassifiziert?

Was sind die grundlegenden Bausteine eines Netzwerks?

Wie werden Knoten in einem Graph dargestellt?

Was beschreibt eine Adjazenzmatrix?

Was ist ein zusammenhängender Graph in der Graphentheorie?

Wie wird ein Graph mit mehreren Kanten zwischen zwei Knoten genannt?

Was ist ein bipartiter Graph?

Was ist das Ziel des Dijkstra-Algorithmus?

Welche Datenstruktur wird im Dijkstra-Algorithmus zur Verwaltung der Knoten verwendet?

Wie lautet die Komplexität des Dijkstra-Algorithmus mit binärem Heap?

Was misst die Degree-Zentralität in einem Netzwerk?

Wie berechnet man den lokalen Clustering-Koeffizienten eines Knotens?

Was misst die Closeness-Zentralität in einem Netzwerk?

Was bedeutet die Erkennung von Gemeinschaften in Netzwerken?

Was ist Modularität in der Netzwerkanalyse?

Welche Methoden werden zur Erkennung von Gemeinschaften verwendet?

Was versteht man unter der Dynamischen Netzwerkanalyse und Temporalität?

Nenne wichtige Konzepte der Dynamischen Netzwerkanalyse.

Welche Methoden werden zur Darstellung zeitlicher Aspekte in Netzwerken verwendet?

Was ist der PageRank-Algorithmus?

Wer entwickelte den PageRank-Algorithmus?

Welche Formel wird im PageRank-Algorithmus verwendet?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Introduction to Network Science an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Grundlagen von Netzwerken

Diese Sektion bietet eine Einführung in die grundlegende Terminologie und Konzepte von Netzwerken, darunter die verschiedenen Netzwerktypen und deren Eigenschaften.

  • Definition und Geschichte der Netzwerke
  • Klassifikation von Netzwerken (z.B. soziale, biologische, technische Netzwerke)
  • Grundlegende Netzwerkkomponenten: Knoten und Kanten
  • Topologien und grundlegende Strukturen in Netzwerken
  • Dynamik und Evolution von Netzwerken
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02
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Graphentheorie und ihre Anwendung

Hier wird die Graphentheorie als fundamentale Methode zur Modellierung von Netzwerken untersucht. Es werden verschiedene graphentheoretische Konzepte und deren praktische Anwendungen thematisiert.

  • Grundbegriffe der Graphentheorie: Grafen, Kanten, Pfade
  • Typen von Graphen: gerichtet, ungerichtet, gewichtet
  • Zentrale Theoreme und Algorithmen der Graphentheorie (z.B. Dijkstras Algorithmus)
  • Netzwerkflüsse und Optimierungsprobleme
  • Praktische Anwendungen in der Informatik und anderen Disziplinen
Karteikarten generieren
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03

Netzwerkanalyse

In dieser Sektion konzentrieren wir uns auf die Methoden zur Analyse und Bewertung von Netzwerken, einschließlich der Berechnung und Interpretation von Netzwerkmetriken.

  • Maße zur Analyse von Netzwerken (z.B. Zentralität, Clusterbildung)
  • Visualisierungstechniken für Netzwerkanalysen
  • Erkennung von Gemeinschaften und Modulen in Netzwerken
  • Dynamische Netzwerkanalyse und Temporalität
  • Prognose und Vorhersagemodelle in Netzwerken
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04
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Anwendungen von Netzwerken in der Informatik

Diese Sektion beleuchtet die vielseitigen Anwendungen von Netzwerkwissenschaft in der Informatik und anderen verwandten Bereichen.

  • Kommunikations- und Computernetzwerke
  • Soziale Netzwerke und deren Analysen
  • Biologische Netzwerke und deren Modellierung
  • Informationsnetzwerke und Ranking-Algorithmen (z.B. PageRank)
  • Netzwerksicherheit und Schutzmechanismen
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Introduction to Network Science an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Die Vorlesung 'Introduction to Network Science' ist ein zentraler Bestandteil des Informatikstudiums an der Universität Erlangen-Nürnberg. Diese Vorlesung, die üblicherweise im Wintersemester angeboten wird, vermittelt Dir fundierte Kenntnisse im Bereich der Netzwerkwissenschaft und deren Anwendungen in der Informatik. Mit einer strukturierten Aufteilung von 3 Semesterwochenstunden (SWS) Vorlesung und 1 SWS Übung bietet Dir der Kurs eine ausgewogene Kombination aus theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen. Am Ende des Semesters wirst Du Dein erlerntes Wissen in einer schriftlichen Prüfung unter Beweis stellen.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Vorlesung und Übungen, 4 SWS (Semesterwochenstunden) – 3 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung

Studienleistungen: Schriftliche Prüfung am Ende des Semesters

Angebotstermine: Wintersemester

Curriculum-Highlights: Grundlagen von Netzwerken, Graphentheorie und ihre Anwendung, Netzwerkanalyse, Anwendungen von Netzwerken in der Informatik

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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