Algorithmik und Komplexitätstheorie

Algorithmics for Discrete Data Science

Basisinformationen

Niveaufortgeschrittener Master
Vorkenntnisseobligatorisch: Grundkenntnisse in der Entwicklung von Algorithmen; wünschenswert: Grundkenntnisse der Approximation und parametrisierten Algorithmik; Teilnahme an der Lehrveranstaltung Advanced Algorithmics
BeschreibungEntwurf und Analyse von Algorithmen für das klassische Berechnungsmodell und alternative Berechnungsmodelle. Die verschiedenen Modelle (einschließlich RAM, Speicherhierarchie, Online, Streaming usw.) werden in mehreren grundlegenden Problembereichen eingesetzt.
Zu diesen Bereichen gehören:
- Netzwerkanalyse,
- Sequenzanalyse und
- Matrixanalyse
LP6
FormatVorlesung und Übungen
Prüfungsformschriftliche Prüfung
Turnusunregelmäßig

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Angeboten im SemesterLehrpersonen
S0Se 21Vincent Froese, Till Fluschnik
S0Se 20Rolf Niedermeier, Till Fluschnik, Hendrik Molter, Malte Renken