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An dieser Stelle finden Sie im Laufe des Seminars aktuelle Mitteilungen.
Bitte sehen Sie regelmäßig nach, ob es Neues gibt.
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Das Seminar findet in Raum 117 in der Robert-Mayer-Str. 11-15 statt.
Montag, 31. März 2008
Dienstag, 1. April 2008
Mittwoch, 2. April 2008
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Ein Datenstrom ist eine Folge von Daten, auf die nur nach und nach zugegriffen werden kann. Datenstrom-Algorithmen müssen mit sehr wenig Speicher auskommen, und können oft nur eine Approximation der Lösung berechnen. In diesem Seminar werden wir Techniken zum Entwurf und zur Analyse von Datenstrom-Algorithmen sowie die Beschränkungen solcher Algorithmen (untere Schranken) genauer untersuchen. Randomisierung ist beim Entwurf essentiell und tritt in Form von Sampling und Hashing auf. Die unteren Schranken werden oft mittels Kommunikationskomplexität bewiesen. Das Seminar richtet sich an Studierende mit guten Kenntnissen in theoretischer Informatik. |
Das Seminar ist als Blockveranstaltung organisiert und findet vom Montag, den 31. März 2008 bis Mittwoch, den 2. April 2008 statt. Die Vorbesprechung findet am Donnerstag, den 7. Februar 2008 um 14:15 Uhr in Raum 117 (Robert-Mayer-Straße 11-15) statt. Für jeden Vortrag werden 90 Minuten eingeplant: 60 Minuten für den Vortrag und zusätzlich 30 Minuten für Zwischenfragen und Diskussion. Bis Mitte Februar erarbeiten Sie ein detailliertes Vortragskonzept, das Sie in der Woche vom 25. Februar bis 29. Februar 2008 bei Nicole Schweikardt oder André Hernich vorlegen. Vereinbarung: Wer sein Konzept nicht bis spätestens 29. Februar 2008 vorgestellt hat, nimmt nicht an dem Seminar teil. Die schriftliche Ausarbeitung Ihres Vortragsthemas (ca. 5 Seiten) geben Sie spätestens am Montag, den 17. März 2008 per E-Mail ab. Die Ausarbeitungen werden ausgedruckt und im Blockseminar ausgeteilt.
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Zu Datenstrom-Algorithmen:
Interessant könnten auch Teile des Skriptes zur Vorlesung Internet Algorithmen (Sommersemester 2005) von Prof. Dr. G. Schnitger sein. (Das Skript können Sie auf der Webseite zur Vorlesung herunterladen.) Insbesondere bietet es in Abschnitt 1.4 einen Überblick über Grundlagen aus der Stochastik und in Abschnitt 4.2 eine Darstellung des Reservoir Sampling Algorithmus, mit dem man Stichproben aus Datenströmen gleichverteilt ziehen kann. |
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