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Muster-Hochschule
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Multivariate Algorithmics - Einzelansicht

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Grunddaten
Veranstaltungsart Weiterführende Vorlesung Langtext
Veranstaltungsnummer 113596 Kurztext
Semester WiSe 2018/19 SWS
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Turnus Veranstaltungsanmeldung Keine Veranstaltungsbelegung im LSF
Credits
Weitere Links https://www.mpi-inf.mpg.de/departments/algorithms-complexity/teaching/winter18/multvar-algo/
Sprache Englisch
Termine Gruppe: iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Turnus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
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Di. 16:00 bis 18:00 woch Gebäude E1 4 - Seminarraum 0.24        
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Do. 16:00 bis 18:00 woch Gebäude E1 4 - Seminarraum 0.24        
Gruppe :
 
 
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester Prüfungsversion Kommentar LP BP ECTS
Master (KB) Entrep. Cybersecurity - 20181
Master (KB) Informatik - 20151
Bachelor (KB) Mathematik und Informatik - 20161
Master (KB) Mathematik und Informatik - 20161
Master (KB) Embedded Systems - 20161
Bachelor (KB) Medieninformatik - 20131
LA Sekundarstufe I und II Informatik - 20121
Master (KB) Medieninformatik - 20131
Bachelor (KB) Informatik - 20151
Zuordnung zu Einrichtungen
Informatik
Inhalt
Kurzkommentar

Notwendige Voraussetzungen:
- Grundzüge von Algorithmen und Datenstrukturen
- Theoretische Informatik

Hilfreich aber nicht notwendig:
- Algorithmen und Datenstrukturen

Literatur:
"Parameterized Algorithms" von Cygan et al. (ISBN 3319212745)
"Parameterized Complexity Theory" von Flum und Grohe (ISBN 3642067573)
"Fundamentals of Parameterized Complexity" von Downey und Fellows (ISBN
1447155580)

Beschreibung:

This course is about fast algorithms for NP-hard problems. The approach
is to measure the running time of an algorithm as a function of not just
the input length, but multiple parameters of the input. For example,
while a database may contain a very large amount of data, the size of
the database queries is typically extremely small in comparison.

You will learn many different intriguing algorithmic techniques to deal
with NP-hard problems when a secondary input parameter is small. You
will be brought to the cutting edge of current research in the area of
multivariate algorithmics. You will also learn about complexity results
which for some computational problems show that algorithms with a faster
running time may be impossible even when the chosen secondary parameter
is relatively small.


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2018/19 , Aktuelles Semester: SoSe 2024