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CS 627 — Höhere Algorithmik
(engl. Advanced Algorithmics)

Niveaustufe, Verpflichtungsgrad Vertiefungsmodul, abhängig vom importierenden Studiengang
Lehr- und Lernformen,
Arbeitsaufwand		 Vorlesung (4 SWS), Übung (2 SWS),
270 Stunden (90 Std. Präsenzzeit, 180 Std. Selbststudium)
Leistungspunkte,
Voraussetzungen zum Erwerb		 9 LP
Studienleistung(en): Erreichen von mindestens 50 Prozent der Punkte aus den wöchentlich zu bearbeitenden Übungsaufgaben und mündliche Präsentation der Lösung von mindestens zwei der Übungsaufgaben.
Prüfungsleistung: Mündliche Prüfung (Einzelprüfung)
Sprache,
Benotung		 Englisch,
Die Benotung erfolgt mit 0 bis 15 Punkten gemäß der Prüfungsordnung für den Studiengang M.Sc. Informatik.
Ursprung M.Sc. Informatik
Dauer des Moduls,
Häufigkeit		 Ein Semester,
Unregelmäßig
Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Sebastian Wild

Inhalt

  • Approximationalgorithmen
  • Parametrisierte und Exakte Algorithmen
  • Randomisierte Algorithmen
  • Linear Programming, Primal-Dual-Algorithmen
  • Komplexitätstheorie

Qualifikationsziele

Die Studierenden

  • können Algorithmen für Berechnungsprobleme aus verschiedensten Anwendungskontexten entwerfen,
  • können für ein konkretes Berechnungsproblem einen adäquaten algorithmischen Ansatz aus einer Reihe fortgeschrittener algorithmischer Techniken auswählen,
  • können die Güte von Algorithmen in verschiedenen Analysemodellen beurteilen,
  • können die algorithmische Schwierigkeit von Berechnungsproblemen nachweisen.

Voraussetzungen

Keine. Empfohlen werden die Kompetenzen, die in den Modulen Algorithmen und Datenstrukturen sowie Effiziente Algorithmen vermittelt werden.


Verwendbarkeit

Das Modul kann im FB12 verwendet werden im Studiengang bzw. in den Studiengängen

  • M.Sc. Data Science
  • M.Sc. Informatik
  • M.Sc. Mathematik

Im Studiengang M.Sc. Informatik kann das Modul im Studienbereich Informatik Wahlpflichtmodule absolviert werden.

Das Modul kann auch in anderen Studiengängen absolviert werden (Exportmodul).

Das Modul ist der Theoretischen Informatik zugeordnet. Weitere Informationen zur Wählbarkeit sind der Bereichsbeschreibung zu entnehmen.


Literatur

  • J. Hromkovič: Algorithmics for Hard Problems.
  • Cygan et al. Parameterized Algorithms. Springer Verlag, 2015.
  • J. Flum, M. Grohe: Parametrized Complexity Theory.
  • M. Mitzenmachen, E. Upfal: Probability and Computing - Randomized Algorithms and Probabilistic Analysis.
  • S. Arora, B. Barak: Computation Complexity - A Modern Approach.
  • V. Vazirani: Approximation Algorithms.
  • Kleinberg, Tardos. Algorithm Design. Pearson/Addison-Wesley, 2006.
  • Skiena, Steven S. The Algorithm Design Manual. Springer Verlag, 2008.
  • Williamson, Shmoys. The Design Of Approximation Algorithms. Cambridge University Press, 2011.



Bitte beachten Sie:

Diese Seite beschreibt ein Modul gemäß dem im Wintersemester 2025/26 aktuellsten gültigen Modulhandbuch. Die meisten für ein Modul gültigen Regeln werden nicht durch die Prüfungsordnung festgelegt, und können daher von Semester zu Semester aktualisiert werden. Folgende Versionen liegen im Online-Modulhandbuch vor:

Das Modulhandbuch enthält alle Module, unabhängig vom aktuellen Veranstaltungsangebot, vergleichen Sie dazu bitte das aktuelle Vorlesungsverzeichnis in Marvin.

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