Home
Categories
EXPLORE
True Crime
Comedy
Society & Culture
Business
Sports
History
Music
About Us
Contact Us
Copyright
© 2024 PodJoint
00:00 / 00:00
Sign in

or

Don't have an account?
Sign up
Forgot password
https://is1-ssl.mzstatic.com/image/thumb/Podcasts125/v4/31/5f/ec/315fec5c-e239-67f9-f261-00635bbd6ab5/mza_7481329709154432399.jpg/600x600bb.jpg
Algorithmen 2, Vorlesung, WS17/18
Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
26 episodes
3 months ago
Diese Lehrveranstaltung soll Studierenden die grundlegenden theoretischen und praktischen Aspekte der Algorithmentechnik vermitteln. Es werden generelle Methoden zum Entwurf und der Analyse von Algorithmen für grundlegende algorithmische Probleme vermittelt sowie die Grundzüge allgemeiner algorithmischer Methoden wie Approximationsalgorithmen, Lineare Programmierung, Randomisierte Algorithmen, Parallele Algorithmen und parametrisierte Algorithmen behandelt. Literaturhinweise: - K. Mehlhorn, P. Sanders: Algorithms and Data Structures - The Basic Toolbox - K. Mehlhorn, S. Naeher: The LEDA Platform of Combinatorial and Geometric Computing Topic: Algorithm Engineering, Flows, Geometrie - R. K. Ahuja, T. L. Magnanti, J.B. Orlin: Network Flows - M. de Berg, M. van Kreveld, M. Overmars, O. C. Schwarzkopf: Computational Geometry: Algorithms and Applications - G. Navarro: Compact Data Structures "A Practical Approach", Cambridge University Press - R. Niedermeier: Invitation to Fixed-Parameter Algorithms, Oxford University Press, 2006. Dozenten: Prof. Dr. Peter Sanders, Dr. Christian Schulz, Dr. Simon Gog, M.Sc. Michael Axtmann | Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Theoretische Informatik Vorlesungsaufzeichnung: KIT | WEBCAST: http://webcast.kit.edu
Show more...
Courses
Education
RSS
All content for Algorithmen 2, Vorlesung, WS17/18 is the property of Karlsruher Institut für Technologie (KIT) and is served directly from their servers with no modification, redirects, or rehosting. The podcast is not affiliated with or endorsed by Podjoint in any way.
Diese Lehrveranstaltung soll Studierenden die grundlegenden theoretischen und praktischen Aspekte der Algorithmentechnik vermitteln. Es werden generelle Methoden zum Entwurf und der Analyse von Algorithmen für grundlegende algorithmische Probleme vermittelt sowie die Grundzüge allgemeiner algorithmischer Methoden wie Approximationsalgorithmen, Lineare Programmierung, Randomisierte Algorithmen, Parallele Algorithmen und parametrisierte Algorithmen behandelt. Literaturhinweise: - K. Mehlhorn, P. Sanders: Algorithms and Data Structures - The Basic Toolbox - K. Mehlhorn, S. Naeher: The LEDA Platform of Combinatorial and Geometric Computing Topic: Algorithm Engineering, Flows, Geometrie - R. K. Ahuja, T. L. Magnanti, J.B. Orlin: Network Flows - M. de Berg, M. van Kreveld, M. Overmars, O. C. Schwarzkopf: Computational Geometry: Algorithms and Applications - G. Navarro: Compact Data Structures "A Practical Approach", Cambridge University Press - R. Niedermeier: Invitation to Fixed-Parameter Algorithms, Oxford University Press, 2006. Dozenten: Prof. Dr. Peter Sanders, Dr. Christian Schulz, Dr. Simon Gog, M.Sc. Michael Axtmann | Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Theoretische Informatik Vorlesungsaufzeichnung: KIT | WEBCAST: http://webcast.kit.edu
Show more...
Courses
Education
https://is1-ssl.mzstatic.com/image/thumb/Podcasts125/v4/31/5f/ec/315fec5c-e239-67f9-f261-00635bbd6ab5/mza_7481329709154432399.jpg/600x600bb.jpg
15: Algorithmen 2, Vorlesung, WS 2017/18, 11.12.2017
Algorithmen 2, Vorlesung, WS17/18
1 hour 24 minutes 59 seconds
7 years ago
15: Algorithmen 2, Vorlesung, WS 2017/18, 11.12.2017
15 | 0:00:00 Starten 0:00:33 Überblick 0:01:07 Problemstellung 0:04:06 Auswahl von Experten 0:05:07 Auswahl von Experten: der deterministische Weighted Majority Algorithm (wma) 0:07:49 Qualität von WMA 0:09:31 Beweis 0:16:48 Verallgemeinerte Problemstellung 0:18:17 Randomisiert: randWMA 0:21:13 Qualität von randWMA 0:23:06 Beweis 0:31:57 Warum Parallelverarbeitung? 0:42:17 Verschiede Modelle für Parallelverarbeitung 0:43:44 Nachrichtengekoppelter Parallelrechner 0:45:29 Parallelrechner mit globalem Speicher 0:46:50 Nachrichtenkopplung versus Speicherkopplung 0:52:19 Parallele Beispielalgorithmen 0:52:59 Überblick 0:54:08 Modell für Nachrichtenaustausch 0:58:14 Kostenmodell für Nachrichtenaustausch 1:01:24 Programmiermodell 1:05:54 Reduktion 1:09:50 Parallele Reduktion: Algorithmusidee 1:13:57 Parallele Reduktion: Algorithmus 1:20:10 Parallele Reduktion: Analyse 1:21:45 Parallele Reduktion mit p<n 1:24:04 Anmerkungen
Algorithmen 2, Vorlesung, WS17/18
Diese Lehrveranstaltung soll Studierenden die grundlegenden theoretischen und praktischen Aspekte der Algorithmentechnik vermitteln. Es werden generelle Methoden zum Entwurf und der Analyse von Algorithmen für grundlegende algorithmische Probleme vermittelt sowie die Grundzüge allgemeiner algorithmischer Methoden wie Approximationsalgorithmen, Lineare Programmierung, Randomisierte Algorithmen, Parallele Algorithmen und parametrisierte Algorithmen behandelt. Literaturhinweise: - K. Mehlhorn, P. Sanders: Algorithms and Data Structures - The Basic Toolbox - K. Mehlhorn, S. Naeher: The LEDA Platform of Combinatorial and Geometric Computing Topic: Algorithm Engineering, Flows, Geometrie - R. K. Ahuja, T. L. Magnanti, J.B. Orlin: Network Flows - M. de Berg, M. van Kreveld, M. Overmars, O. C. Schwarzkopf: Computational Geometry: Algorithms and Applications - G. Navarro: Compact Data Structures "A Practical Approach", Cambridge University Press - R. Niedermeier: Invitation to Fixed-Parameter Algorithms, Oxford University Press, 2006. Dozenten: Prof. Dr. Peter Sanders, Dr. Christian Schulz, Dr. Simon Gog, M.Sc. Michael Axtmann | Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Theoretische Informatik Vorlesungsaufzeichnung: KIT | WEBCAST: http://webcast.kit.edu