École normale supérieure

Annäherungsalgorithmen Teil II

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École normale supérieure

Annäherungsalgorithmen Teil II

12.430 bereits angemeldet

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

47 Bewertungen

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Theoretische Informatik
  • Kategorie: Mathematische Modellierung
  • Kategorie: Operations Research
  • Kategorie: Modell-Optimierung
  • Kategorie: Wahrscheinlichkeit
  • Kategorie: Graphentheorie
  • Kategorie: Lineare Algebra
  • Kategorie: Kombinatorik
  • Kategorie: Angewandte Mathematik
  • Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
  • Kategorie: Algorithmen
  • Kategorie: Netzwerk-Modell
  • Kategorie: Fortgeschrittene Mathematik

Wichtige Details

Bewertungen

33 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss
Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

In diesem Kurs gibt es 4 Module

Dieses Modul befasst sich nicht mit einem bestimmten kombinatorischen Optimierungsproblem. Stattdessen wird ein zentrales Merkmal der linearen Programmierung eingeführt, die Dualität.

Das ist alles enthalten

9 Videos11 Lektüren8 Aufgaben1 peer review

In diesem Modul wird die Dualität der linearen Programmierung verwendet, um einen Algorithmus für ein anderes grundlegendes Problem, das Steinersche Waldproblem, zu entwickeln.

Das ist alles enthalten

8 Videos9 Lektüren8 Aufgaben1 peer review

Dieses Modul setzt die Lehre der algorithmischen Anwendungen der Dualität der linearen Programmierung fort, indem es sie auf ein anderes grundlegendes Problem anwendet, nämlich das Problem der Standortwahl von Einrichtungen.

Das ist alles enthalten

9 Videos10 Lektüren8 Aufgaben1 peer review

Wir stellen eine Verallgemeinerung der linearen Programmierung vor, die semidefinite Programmierung, die in diesem Modul verwendet wird, um einen Approximationsalgorithmus für ein anderes grundlegendes Problem zu entwickeln, das Problem des maximalen Schnitts.

Das ist alles enthalten

11 Videos12 Lektüren9 Aufgaben1 peer review

Dozent

Claire Mathieu
École normale supérieure
2 Kurse32.660 Lernende

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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
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Chaitanya A.

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Bewertungen von Lernenden

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PV

Geprüft am 16. Feb. 2017

AP

Geprüft am 28. Okt. 2016

RA

Geprüft am 14. März 2016

Häufig gestellte Fragen

¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.