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EbookNice Team
Status:
Available4.4
8 reviews
ISBN-10 : 3110203162
ISBN-13 : 9783110203165
Author: Klaus Jansen, Marian Margraf
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.
Kapitel 1 Einführung
Kapitel 2 Die Komplexitätsklassen P und NP
Kapitel 3 Approximative Algorithmen mit additiver Güte
Kapitel 4 Algorithmen mit multiplikativer Güte I: Zwei Beispiele
Kapitel 5 Algorithmen mit multiplikativer Güte II: Graphenprobleme
Kapitel 6 Algorithmen mit multiplikativer Güte III: Prozessoptimierung
Kapitel 7 Algorithmen mit multiplikativer Güte IV: Packungsprobleme
Kapitel 8 Approximationsschemata
Kapitel 9 Vollständige Approximationsschemata
Kapitel 10 Randomisierte Algorithmen
Kapitel 11 Lineare Programmierung: Deterministisches und randomisiertes Runden
Kapitel 12 Lineare Programmierung und Dualität
Kapitel 13 Asymptotische polynomielle Approximationsschemata
Kapitel 14 MIN JOB SCHEDULING
Kapitel 15 Max-Min Resource Sharing
Kapitel 16 Semidefinite Programmierung
Kapitel 17 Komplexitätstheorie für Optimierungsprobleme
Kapitel 18 Nichtapproximierbarkeit I
Kapitel 19 PCP Beweissysteme
Kapitel 20 Nichtapproximierbarkeit II
une date approximative
valeur approximative de pi
valeur approximative
estimation approximative
musique approximative
Tags: Approximative Algorithmen, Nichtapproximierbarkeit, Klaus Jansen, Marian Margraf
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