Approximationsalgorithmen, Teil 2 Dies ist die Fortsetzung von Approximationsalgorithmen, Teil 1. Hier lernen Sie die Dualität der linearen Programmierung, angewandt auf den Entwurf einiger Approximationsalgorithmen, und die semidefinite Programmierung, angewandt auf Maxcut. Durch die Teilnahme an den beiden Teilen dieses Kurses lernen Sie eine Reihe von Problemen kennen, die zu den Grundlagen der theoretischen Informatik gehören, sowie leistungsstarke Entwurfs- und Analysetechniken. Nach Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein, bei einem neuen kombinatorischen Optimierungsproblem zu erkennen, ob es einem der wenigen bekannten Grundprobleme nahe kommt, und Sie werden in der Lage sein, Entspannungen der linearen Programmierung zu entwerfen und randomisierte Rundungen zu verwenden, um zu versuchen, Ihr eigenes Problem zu lösen. Der Kursinhalt und insbesondere die Hausaufgaben sind theoretischer Natur und beinhalten keine Programmieraufgaben.
Annäherungsalgorithmen Teil II
Unterrichtet auf Englisch
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Wichtige Details
33 Quizzes
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 4 Module
Dieses Modul befasst sich nicht mit einem bestimmten kombinatorischen Optimierungsproblem. Stattdessen wird ein zentrales Merkmal der linearen Programmierung eingeführt, die Dualität.
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In diesem Modul wird die Dualität der linearen Programmierung verwendet, um einen Algorithmus für ein anderes grundlegendes Problem, das Steinersche Waldproblem, zu entwickeln.
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Dieses Modul setzt die Lehre der algorithmischen Anwendungen der Dualität der linearen Programmierung fort, indem es sie auf ein anderes grundlegendes Problem anwendet, nämlich das Problem der Standortwahl von Einrichtungen.
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Wir stellen eine Verallgemeinerung der linearen Programmierung vor, die semidefinite Programmierung, die in diesem Modul verwendet wird, um einen Approximationsalgorithmus für ein anderes grundlegendes Problem zu entwickeln, das Problem des maximalen Schnitts.
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Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Algorithmen interessieren
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EIT Digital
University of Colorado Boulder
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Geprüft am 28. Feb. 2018
Geprüft am 27. Okt. 2016
Geprüft am 13. März 2016
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