Technische Universität Ilmenau

The Probabilistic Method - Interaktive Studienpläne der TU Ilmenau

Die Interaktiven Studienpläne sind ein Informationsangebot zu den Studiengängen der TU Ilmenau.

Die rechtsverbindlichen Studienpläne entnehmen Sie bitte den jeweiligen Studien- und Prüfungsordnungen (Anlage Studienplan).

Alle Angaben zu geplanten Lehrveranstaltungen finden Sie im elektronischen Vorlesungsverzeichnis.

Bitte beachten Sie, dass auf dieser Seite keine Aktualisierungen mehr vorgenommen werden. Alle Module und Studienpläne ab der PO-Version 2021 (Bachelor- und Master-Studiengänge) sind ab sofort im Campus-Portal erreichbar.

Modulinformationen zu The Probabilistic Method im Studiengang Master Data Science 2026
Modulnummer201315
Prüfungsnummer2400922
FakultätFakultät für Mathematik und Naturwissenschaften
Fachgebietsnummer 2417 (Kombinatorik/ Graphentheorie)
Modulverantwortliche(r)Prof. Dr. Yury Person
TurnusSommersemester
SpracheEnglisch
Leistungspunkte5
Präsenzstudium (h)34
Selbststudium (h)116
VerpflichtungWahlmodul
Abschlussmündliche Prüfungsleistung, 30 Minuten
Details zum Abschluss
Link zum Moodle-Kurs
Lehrende
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl
VorkenntnisseStochastics (e.g. Diskrete Stochastik (200401) or Stochastik (200375), Discrete Mathematics (e.g. Graphen & Algorithmen (200408))
Lernergebnisse und erworbene KompetenzenStudents acquired knowledge of the probabilistic method and are able to apply it to problems in discrete mathematics and data science. The exercises assisted them in this goal. Moreover, the students are be able to read current research papers and present, discuss and reflect on the results.
InhaltProbabilistic Methods, Concentration of Measure, Algorithmic Aspects
Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form

Moodle, slides or PC presentations, blackboard and worksheets

Literatur

N. Alon, J. Spencer: The Probabilistic Method, 4th edition; Wiley, 2016.
R. Vershynin, High-Dimensional Probability (An Introduction with Applications in Data Science), Cambridge University Press 2018.

Research papers.

Lehrevaluation