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
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
48 Bewertungen
4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Theoretische Informatik
Wichtige Details
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 4 Module
Dozent
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École normale supérieure
28DIGITAL
University of Colorado Boulder
Princeton University
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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PV
5.0
Geprüft am 15. Feb. 2017
Even better than the first! Very good classes (except for the two first of week 3 ...)
RA
5.0
Geprüft am 13. März 2016
It is remarkable to note that Professor Claire Mathieu explains such a complex subject in such a elegant and understandable manner.
AP
5.0
Geprüft am 27. Okt. 2016
Demanding course with lots of great algorithm concepts based on Linear Programming.
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Häufig gestellte Fragen
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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.