Zufallsmethoden in der Informatik
Aktuelles
Die Ergebnisse der ersten Klausur wurden veröffentlicht. Die Klausureinsicht findet am 17.02.20 von 10:00 bis 11:00 Uhr in Raum O27/531 statt.
Inhalt
Methoden der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik: Zufallsvariablen, Verteilungen, erzeugende Funktionen, Abschätzungen, Zentraler Grenzwertsatz, statistische Tests, stochastische Prozesse. Randomisierte Datenstrukturen und Algorithmen, Markovketten und Zufallsirrfahrten, Entropie und Information, Monte Carlo Methode, paarweise Unabhängigkeit und Hashing, Zufallsgraphen, probabilistischer Existenznachweis. Simulated Annealing und Ising-Modell. Pseudozufallszahlengeneratoren.
Vorlesungsskript
Literatur
- Ross: Probability Models for Computer Science. Academic Press, 2002.
- Mitzenmacher, Upfal: Probability and Computing. Cambridge, 2005.
- Schickinger, Steger: Diskrete Strukturen, Band 2. Springer, 2001.
- Häggström: Finite Markov Chains and Algorithmic Applications. Cambridge, 2002.
- Alon, Spencer: The Probabilistic Method. Wiley, 2015.
- Durrett: Random Graph Dynamics. Cambridge, 2007.
- Luby, Wigderson: Pairwise Independence and Derandomization. now Publ., 2006.
- Givens, Hoeting: Computational Statistics. Wiley, 2005.
- Mari, Schott: Probabilistic and Statistical Methods in Computer Science. Springer, 2001.
- Brémaud, Pierre: Discrete Probability Models and Methods, 2017.
Dozent
Vorlesungszeiten
Dienstag 12-14 Uhr
in O27/121
Mittwoch 12-14 Uhr
in O27/2201
Sonstiges
Modulbeschreibung
Die Klausur "Zufallsmethoden in der Informatik" findet am 12.02.2020 ab 12:00 Uhr in Hörsaal 13 statt, Dauer: 90 Minuten.
Die Nachklausur findet am 01.04.2020 ab 10:00 Uhr in Hörsaal 9 statt, Dauer: 90 Minuten.
Erlaubte Hilfsmittel an beiden Terminen sind ein beidseitig beschriebenes DIN A4-Blatt sowie ein Taschenrechner.
Zur Verfügung gestellt wird ein Blatt mit der Tabelle der Standardnormalverteilung.