Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
040968 UK Graph Algorithms and Network Flows (MA) (2022S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 07.02.2022 09:00 bis Mo 21.02.2022 12:00
- Anmeldung von Do 24.02.2022 09:00 bis Fr 25.02.2022 12:00
- Abmeldung bis Mo 14.03.2022 23:59
Details
max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Mittwoch 02.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 09.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 16.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 23.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 30.03. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 06.04. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 27.04. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 04.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 11.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 18.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 25.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 01.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 08.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 15.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 22.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Mittwoch 29.06. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Schriftliches Lösen von Übungsbeispielen (hochladen auf Moodle) und abschliessende müdliche Prüfung.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Mindestens 60% richtig gelöste Aufgaben + müdliche Abschlussprüfung
Prüfungsstoff
Was vorgetragen wurde. Ein Skriptum wird zur Verfügung gestellt.
Literatur
- T.H. Cormen, C.E. Leiserson, R.L. Rivest, Introduction to Algorithms, MIT Press, 1990
- D. Jungnickel: Graphen, Netzwerke und Algorithmen, BI Wissenschaftsverlag, 3. Auflage, 1994
- J. Bang-Jensen, G. Gutin: Digraphs: Theory, Algorithms and Applications, Springer, 2001
- R.K. Ahuja, T.L. Magnanti, J.B. Orlin, Network Flows: Theory, Algorithms, and Applications, Prentice Hall, 1993
- D. Easley, J. Kleinberg, Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a Highly Connected World, Cambridge University Press, 2010
- E. Tardos, J. Kleinberg, Algorithm Design, Addison Wesley, 2005
- D. Jungnickel: Graphen, Netzwerke und Algorithmen, BI Wissenschaftsverlag, 3. Auflage, 1994
- J. Bang-Jensen, G. Gutin: Digraphs: Theory, Algorithms and Applications, Springer, 2001
- R.K. Ahuja, T.L. Magnanti, J.B. Orlin, Network Flows: Theory, Algorithms, and Applications, Prentice Hall, 1993
- D. Easley, J. Kleinberg, Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a Highly Connected World, Cambridge University Press, 2010
- E. Tardos, J. Kleinberg, Algorithm Design, Addison Wesley, 2005
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Do 03.03.2022 16:08
social networksApplications Networks are apparent in our daily lives. Typical examples are: electrical and power networks, data networks, traffic networks (streets, rails, airline routes), manufacturing and distribution networks, and (online) social networks.
Graphs are used to model these networks in an abstract way and allow to efficiently solve problems on networks by using standardized graph algorithms.
In detail we discuss:
- matchings (stable marriage problem)
- computational complexity
- graph connectivity and search algorithms
- maximum flows
- shortest paths
Furthermore, we consider tools and algorithms for (social) network analysis:
- community detection
- partitioning and clustering
- strong and weak ties
- positive and negative relationshipsThe goals of this course are to:
- understand the fundamental concepts of networks
- understand basic graph algorithms
- be able to apply algorithms to network based problems
- be able to analyze networks based on different measuresThe methods for knowledge transfer and gain are:
- lectures
- joint discussions of exercises and according solutions
- practical implementation of algorithms