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Responsible person for this module
Further responsible persons
Prof. Dr. Matthias Müller-Hannemann
Prerequisites
Skills to be acquired in this module
Studierende sollen durch dieses Modul folgende Kompetenzen erwerben:
Sie verstehen die Ursachen und Gründe, die zu einer wachsenden Kluft zwischen klassischer Algorithmentheorie und angewandter Praxis geführt haben.
Sie können unterschiedliche Modellierungen für algorithmische Problemstellungen vergleichen und in Bezug auf ihre Eignung zur effizienten Lösung beurteilen. Sie können für neue Problemstellungen eigene Modellierungen entwickeln.
Sie sind mit allen Aspekten der Planung, Durchführung und Auswertung von algorithmischen Experimenten vertraut und können experimentelle Untersuchungen selbstständig durchführen.
Sie können verschiedene Algorithmen qualitativ und quantitativ miteinander vergleichen und deren Leistungsfähigkeit mit Hilfe der Auswertung experimenteller Daten beurteilen.
Sie sind in der Lage, fortgeschrittenen Methoden zur Analyse von Algorithmen (u.a. amortisierte, geglättete und kompetitive Analyse) anzuwenden.
Module contents
Algorithm Engineering ist ein relativ neues Teilgebiet der Algorithmik, das das zentrale Anliegen verfolgt, die bestehende Kluft zwischen klassischer Algorithmentheorie und angewandter
Praxis zu überwinden. Zu den Ursachen der Kluft gehören eine steigende Komplexität der Probleme, riesige Datenmengen und moderne Hardwarearchitekturen, auf die das Rechenmodell einer Registermaschine nicht mehr passt. Ausgehend von konkreten Anwendungen werden im Algorithm Engineering alle Aspekte gleichberechtigt nebeneinander betrachtet, die im Laufe eines typischen Lösungsprozesses auftreten: angemessene Modellierung, Algorithmenentwurf und Analyse, robuste und effiziente Implementation sowie Experimente sowie die zyklische Wiederholung dieser Stationen. Behandelt werden in diesem Modul unter anderem
der Entwicklungszyklus im Algorithm Engineering,
Design und Analyse von Algorithmen für komplexe Anwendungen,
realistische Rechnermodelle und Modelle mit externem Speicher,
die Planung, Durchführung und Auswertung von Experimenten,
das Design von Algorithmenbibliotheken und
konkrete Fallstudien (z. B. aus kombinatorischer Optimierung und algorithmischer Geometrie).
Forms of instruction
Lecture (3 SWS)
Course
Exercises (1 SWS)
Course
Languages of instruction
German, English
Duration (semesters)
1 Semester Semester
Module frequency
jedes Sommersemester
Module capacity
unlimited
Time of examination
Credit points
5 CP
Share on module final degree
Course1: %; Course2: %; Course3: %; Course4: %.
Share of module grade on the course of study's final grade
1
Reference text
Basismodul für die Vertiefungsrichtung "Algorithmen und Theoretische Informatik" und als Vertiefungsmodul für die Vertiefungsrichtungen "Softwaretechnik und Übersetzerbau" und "eHumanities" im Masterstudiengang Informatik ab Version 2013.
Module course label
Course type
Course title
SWS
Workload of compulsory attendance
Workload of preparation / homework etc
Workload of independent learning
Workload (examination and preparation)
Sum workload
Course 1
Lecture
Vorlesung
3
0
Course 2
Course
Selbststudium zur Vorlesung
0
Course 3
Exercises
Übung
1
0
Course 4
Course
Bearbeitung der Übungsaufgaben
0
Workload by module
150
150
Total module workload
150
Examination
Exam prerequisites
Type of examination
Course 1
Course 2
Course 3
Course 4
Final exam of module
Regelmäßige Teilnahme und aktive Mitarbeit in den Übungen (Darstellung der Problemlösung in den Übungen), erfolgreiche Bearbeitung der Übungsaufgaben, wobei 50 % der erreichbaren Punkte erzielt werden müssen