Effiziente Algorithmen (Winter 2024/25)
Aktuelles
- Logbuch mit Details zu einzelnen Vorlesungseinheiten.
- Es gibt keine weiteren Vorlesungstermine.
- Wir halten Sie zu Details zur Klausur(vorbereitung) auf dem Laufenden.
Organisation
- Dozent: Prof. Dr. Martin Hoefer
- Übungsbetrieb: Lars Huth, Finn Seesemann
- RWTH Online: Vorlesung, Übung
- Raum im RWTH Moodle
- Vorlesungen:
Montags, 16:30 - 18:00h in AH I (Informatikzentrum)
Dienstags, 16:30 - 18:00h in AH V (Informatikzentrum) - Übungen (ab 23.10.2024):
Mittwochs, 16:30 - 18:00 Uhr in AH II (Informatikzentrum)
Donnerstags, 12:30 - 14:00 Uhr in TBD
Donnerstags, 16:30 - 18:00 Uhr in 5052 - Erstklausur: 20.02.2024
- Zweitklausur: 18.03.2024
Material
Alle Materialien sind vorläufig und werden im Verlauf der Vorlesung korrigiert, erweitert und angepasst.
Vorlesungsmaterial:Ausgewähltes Material von vorherigen Ausgaben der Veranstaltung:
Folien von Prof. Rossmanith:
- Flüsse und Matchings (Stand 29.10.24)
- Lineare Programme (Stand 30.10.24)
- Approximationsalgorithmen (Stand 11.12.24)
- Online Algorithmen (Stand 07.01.25)
Folien von Dr. Unger:
- Flüsse (Stand 14.10.24)
- Matchings (Stand 08.11.24)
- Lineare Programme 1 (Seidels LP Algorithmus) (Stand 08.11.24)
- Lineare Programme 2 (Simplex, Dualität, ILPs) (Stand 08.11.24)
- Approximationsalgorithmen 1 (Vertex Cover, TSP, k-Center) (Stand 11.12.24)
- Approximationsalgorithmen 2 (Set Cover, Makespan-Scheduling) (Stand 11.12.24)
- Randomisierte Algorithmen (MinCut, 3-SAT) (Stand 06.01.25)
Übungbetrieb
Es werden wöchentlich Übungsblätter ausgegeben. Lösungen sollen in Gruppen von (anfänglich) 3 Studierenden bearbeitet werden. Lösungen müssen als eine einzige PDF-Datei über Moodle eingereicht werden.
Es ist geplant, dass für die Zulassung zur Klausur mindestens 50% der Gesamtpunktzahl aller Blätter erzielt werden müssen. Wenn über 75% erreicht werden, wird die Klausur um einen Notenschritt verbessert. Um den Bonus zu erhalten, muss mindestens einmal eine Lösung im Tutorium vorgerechnet werden, und die Klausur muss bestanden sein. Genaue Infos zum Übungsbetrieb werden in der Vorlesung bekannt gegeben.