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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Informatik
Universität Erlangen-Nürnberg
Master of Science Informatik
Prof. Dr.
2024
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Diese Vorlesung beginnt mit den grundlegenden Konzepten und Techniken der Approximationsalgorithmen, die für das Verständnis fortgeschrittener Themen unerlässlich sind.
Ein Schwerpunkt dieser Vorlesung liegt auf linearen Programmen und randomisierten Algorithmen, die für viele Approximationsprobleme grundlegend sind.
Ein weiterer zentraler Bestandteil ist das Entwerfen und Analysieren von Approximationsschemata, die die Effizienz verbessern und Fehlerquoten reduzieren.
Die Vorlesung behandelt auch spezifische Probleme wie MAX-SAT und TSP, um das Gelernte auf konkrete Herausforderungen anzuwenden.
Zum Abschluss wird ein Überblick über praktische Anwendungen von Approximationsalgorithmen für NP-schwere Probleme gegeben, um den Praxisbezug zu verdeutlichen.
Die Vorlesung „Approximationsalgorithmen“ an der Universität Erlangen-Nürnberg richtet sich an Studierende der Informatik und bietet eine umfassende Einführung in die Theorie und Praxis von Approximationsalgorithmen. Diese Vorlesung vermittelt Dir sowohl grundlegende Begriffe und Techniken als auch fortgeschrittene Themen wie Lineare Programmierung und Randomisierte Algorithmen. Das Ziel ist, Dich mit den Methoden zur Konstruktion und Analyse von Approximationsschemata vertraut zu machen und Dir zu zeigen, wie diese auf verschiedenste komplexe Probleme wie MAX-SAT und das Travelling Salesman Problem (TSP) angewendet werden können. Ein besonderes Augenmerk liegt dabei auf praktischen Anwendungen zur Lösung von NP-schweren Problemen.
Kursleiter: Prof. Dr.
Modulstruktur: Die Vorlesung besteht aus wöchentlichen Vorlesungsstunden und Übungen. Es gibt auch ein Tutorium, das zur Vertiefung der behandelten Themen dient.
Studienleistungen: Am Ende der Vorlesung steht eine schriftliche Prüfung. Es gibt auch regelmäßige Übungsblätter, die zur Vorbereitung auf die Prüfung dienen.
Angebotstermine: Wintersemester
Curriculum-Highlights: Grundlegende Begriffe und Techniken von Approximationsalgorithmen, Lineare Programmierung und Randomisierte Algorithmen, Design und Analyse von Approximationsschemata, Speziellere Probleme wie MAX-SAT und TSP-Approximationsalgorithmen., Anwendungen in der Praxis für NP-schwere Probleme
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.
Raymond D.
Jonathan M.
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