Approximative Algorithmen und Nichtapproximierbarkeit
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Approximative Algorithmen und Nichtapproximierbarkeit

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Approximative Algorithmen und Nichtapproximierbarkeit

Über dieses Buch

Gegenstand dieses Lehrbuchs ist die Behandlung schwer lösbarer diskreter Optimierungsprobleme. Im ersten Teil werden schnelle Algorithmen vorgestellt, die solche Probleme näherungsweise lösen können. Der zweite Teil behandelt Komplexitätstheorie und Nichtapproximierbarkeit von Optimierungsproblemen. Das Lehrbuch enthält zudem zahlreiche Anwendungsbeispiele, Übungsaufgaben, Illustrationen und Abschnitte über Grundlagen wie etwa die Turingmaschine.

Häufig gestellte Fragen

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Information

Jahr
2008
ISBN drucken
9783110203165
eBook-ISBN:
9783110203172
Auflage
1

Inhaltsverzeichnis

  1. Frontmatter
  2. Inhaltsverzeichnis
  3. Kapitel 1 Einführung
  4. Kapitel 2 Die Komplexitätsklassen P und NP
  5. Kapitel 3 Approximative Algorithmen mit additiver Güte
  6. Kapitel 4 Algorithmen mit multiplikativer Güte I: Zwei Beispiele
  7. Kapitel 5 Algorithmen mit multiplikativer Güte II: Graphenprobleme
  8. Kapitel 6 Algorithmen mit multiplikativer Güte III: Prozessoptimierung
  9. Kapitel 7 Algorithmen mit multiplikativer Güte IV: Packungsprobleme
  10. Kapitel 8 Approximationsschemata
  11. Kapitel 9 Vollständige Approximationsschemata
  12. Kapitel 10 Randomisierte Algorithmen
  13. Kapitel 11 Lineare Programmierung: Deterministisches und randomisiertes Runden
  14. Kapitel 12 Lineare Programmierung und Dualität
  15. Kapitel 13 Asymptotische polynomielle Approximationsschemata
  16. Kapitel 14 MIN JOB SCHEDULING
  17. Kapitel 15 Max-Min Resource Sharing
  18. Kapitel 16 Semidefinite Programmierung
  19. Kapitel 17 Komplexitätstheorie für Optimierungsprobleme
  20. Kapitel 18 Nichtapproximierbarkeit I
  21. Kapitel 19 PCP Beweissysteme
  22. Kapitel 20 Nichtapproximierbarkeit II
  23. Backmatter