Technische Universität Ilmenau

Randomized Algorithms - Modultafeln of TU Ilmenau

The module lists provide information on the degree programmes offered by the TU Ilmenau.

Please refer to the respective study and examination rules and regulations for the legally binding curricula (Annex Curriculum).

You can find all details on planned lectures and classes in the electronic university catalogue.

Information and guidance on the maintenance of module descriptions by the module officers are provided at Module maintenance.

Please send information on missing or incorrect module descriptions directly to modulkatalog@tu-ilmenau.de.

module properties Randomized Algorithms in degree program Bachelor Informatik 2010
module number229
examination number2200077
departmentDepartment of Computer Science and Automation
ID of group 2242 (Complexity Theory and Efficient Algorithms)
module leaderProf. Dr. Martin Dietzfelbinger
term summer term only
languageDeutsch
credit points4
on-campus program (h)34
self-study (h)86
obligationelective module
examoral examination performance, 30 minutes
details of the certificate
alternative examination performance due to COVID-19 regulations incl. technical requirements
signup details for alternative examinations
maximum number of participants
previous knowledge and experience

Algorithmen und Datenstrukturen, Effiziente Algorithmen, Wahrscheinlichkeitsrechnung (Stochastik) für Informatiker

learning outcome

Die Studierenden verstehen das Konzept eines randomisierten Algorithmus, seine präzise technische Interpretation und seine praktische Relevanz. Sie können Algorithmen nach ihren Grundeigenschaften klassifizieren und können die jeweiligen Wahrscheinlichkeitsverbesserungstechniken anwenden. Die Studierenden kennen wesentliche wahrscheinlichkeitstheoretische Techniken und können sie bei der Analyse randomisierter Algorithmen einsetzen. Die Studierenden kennen das Konzept "sparsame Verwendung von Zufallsbits" und kennen Techniken zur Erzeugung von analysierbaren Pseudozufallszahlen-Folgen. Die Studierenden verstehen die zahlentheoretischen Hintergründe des randomisierten Primzahltests nach Miller/Rabin, seine Funktionsweise und den Zeitbedarf. Sie wissen, wie Primzahltests bei der Erzeugung zufälliger Primzahlen einzusetzen sind. Schließlich kennen sie die Technik des Satzes von Schwartz und Zippel bei Identitätstests von algebraisch definierten Objekten und können diese Technik in verschiedenen Situationen anwenden.

content

1. Algorithmen, die Zufallsexperimente durchführen

2. Wahrscheinlichkeitstheoretische Grundlagen

3. Modellierung randomisierter Algorithmen, Typen, Wahrscheinlichkeitsverbesserung

4. Randomisierte Suchverfahren

5. Randomisierte Algorithmen für zahlentheoretische Probleme

6. Randomisierte Algorithmen für algebraische Probleme mit Anwendungen

media of instruction and technical requirements for education and examination in case of online participation

zum Moodle-Kurs

Folien, Tafel, schriftliche Ausarbeitung (Download auf Webseite), Übungsblätter

literature / references

Hromkovic, Randomisierte Algorithmen, Teubner

Motwani, Raghavan, Randomized Algorithms, Cambridge University Press

Mitzenmacher, Upfal, Probability and Computing, Cambridge University Press

Cormen, Leiserson, Rivest, Stein, Introduction to Algorithms, MIT Press (auch auf deutsch)

U.Schöning, "Algorithmik", Spektrum Akademischer Verlag, 2001 (Kapitel 12).

 M.Dietzfelbinger, "Primality Testing in Polynomial Time", LNCS 3000, Springer-Verlag, 2004 (freier Zugang zur E-Version von Rechnern der Universität/Bibliothek)

evaluation of teaching

Pflichtevaluation:

WS 2008/09 (Fach)
Freiwillige Evaluation:

WS 2009/10 (Vorlesung)

WS 2010/11 (Vorlesung)

WS 2011/12 (Übung)

WS 2013/2014 (Vorlesung, Übung)

SS 2019 (Vorlesung)

Hospitation: