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#40461 / #2

Seit SS 2017

Deutsch/Englisch

Structural Graph Theory
Strukturelle Graphentheorie

9

Kreutzer, Stephan

benotet

Mündliche Prüfung

Zugehörigkeit


Fakultät IV

Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

34352200 FG Logik und Semantik

Keine Angabe

Kontakt


TEL 7-3

Keine Angabe

stephan.kreutzer@tu-berlin.de

Keine Angabe

Lernergebnisse

Students completing the course will understand how structural information about instances to computational problems can be used in the design of efficient algorithms. They will be familiar with basic nations of graph decompositions and the algorithmic techniques facilitated to use this additional information.

Lehrinhalte

Many algorithmic problems on graphs are NP-hard and therefore there is good evidence that no efficient algorithms solving these problems on all graphs exist. Classical examples are routing problems arising e.g. in integrated circuit layout and design, colouring problems in scheduling applications or domination problems in facility location. However, instances to these problems arising in practical applications may have more ”structure“ than general graphs, e.g. instances may be “hierarchical” or “tree-like”. Using this additional structural information may help in designing efficient algorithms for solving problems in instances of this form. A particularly good example are instances which are planar graphs, i.e. graphs that can be drawn without crossing edges. Planar graphs arise for instance in routing applications, as many road or train maps are nearly planar. It turns out that if the input instance is planar, or a tree, then many hard problems become tractable. In this course we will study methods for solving algorithmic problems on restricted classes of graphs. The most important cases will be planar graphs and graph classes defined by the concept of bounded tree-width. We will then extend this to even more general classes of graphs. The focus of this lecture is to introduce the structural properties of graphs that can be employed in the design of efficient algorithms and to present the algorithmic techniques needed for this.

Modulbestandteile

Pflichtteil:

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWSVZ
Graph Decompositions and Applications in Algorithmics and Logic (CS)IV0432 L 674Keine Angabe4
Graph Decompositions and Applications in Algorithmics and Logic (CS)UEKeine Angabe2

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Graph Decompositions and Applications in Algorithmics and Logic (CS) (IV):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Präsenzzeit15.04.0h60.0h
Vor-/Nachbereitung15.08.0h120.0h
180.0h(~6 LP)

Graph Decompositions and Applications in Algorithmics and Logic (CS) (UE):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Präsenzzeit15.02.0h30.0h
Vor-/Nachbereitung15.04.0h60.0h
90.0h(~3 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 270.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 9 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Keine Angabe

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Keine Angabe

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

benotet

Prüfungsform

Sprache

Deutsch/Englisch

Dauer/Umfang

ca. 40 Minuten

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Winter- und Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Dieses Modul ist nicht auf eine Anzahl Studierender begrenzt.

Anmeldeformalitäten

To enlist for this course, see http://www.las.tu-berlin.de.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  verfügbar

 

Literatur

Empfohlene Literatur
Lecture notes on paper ja nein x Lectures notes in electronic form ja x nein Recommended Reading References to additional literature will be given during the lectures.

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Computer Engineering (M. Sc.)115SS 2017SoSe 2024
Computer Science (Informatik) (M. Sc.)125SS 2017SoSe 2024
Elektrotechnik (M. Sc.)115SS 2017SoSe 2024

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Master in Mathematics.

Sonstiges

Keine Angabe