Randomisierte Algorithmen
|
|
|
- Julius Waldfogel
- vor 9 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Randomisierte Algorithmen Randomisierte Algorithmen 1. Einleitung Thomas Worsch Fakultät für Informatik Karlsruher Institut für Technologie Wintersemester 2016/ / 20
2 Organisatorisches Überblick Organisatorisches Schlagwörter Geschichtliches Literatur 2 / 20
3 Organisatorisches Allgemeine Informationen Termin 1: jede Woche jeweils Donnerstag, 11:30 13:00 in Raum 236 Termin 2: (etwa) alle zwei Wochen jeweils Montag, 11:30 13:00 in HS -101 erstmals am Montag, 24. Oktober Unterlagen zu Vorlesungen und Übungen: die Vorlesung ist prüfbar Termine bitte rechtzeitig vereinbaren 3 / 20
4 Überblick Organisatorisches Schlagwörter Geschichtliches Literatur 4 / 20
5 Sichtweisen für randomisierte Algorithmen Erweiterung des klassischen Begriffs eines deterministischen Algorithmus: 5 / 20
6 Sichtweisen für randomisierte Algorithmen Erweiterung des klassischen Begriffs eines deterministischen Algorithmus: neuer algorithmischer Elementarschritt Beschaffung eines zufälligen Wertes quantifizierter Nichtdeterminismus mit (schönen!) Wahrscheinlichkeiten gewichtete Auswahlmöglichkeiten für den nächsten Elementarschritt zufällige uneigentliche Eingabe (neben der normalen ) zufällige Auswahl eines deterministischen Algorithmus 5 / 20
7 Die fundamentale Neuerung Mehrere Ausführungen des gleichen randomisierten Algorithmus für die gleiche Eingabe können verschieden sein, insbesondere verschiedene Ergebnisse liefern! 6 / 20
8 Zufallsvariablen überall Selbst für eine einzelne festgehaltene Eingabe sind die benötigte Laufzeit der benötigte Speicherplatz das berechnete Ergebnis Zufallsvariablen. 7 / 20
9 Algorithmen, die Fehler machen Will man das? Schlägt in diesem Hörsaal gleich ein Meteorit ein? Ist die größte Primzahl kleiner als 2 400? 8 / 20
10 Optimierungsalgorithmen Randomisierte Algorithmen liefern unter Umständen ziemlich oft ziemlich gute Lösungen. Aufgabe: Man quantifiziere das! 9 / 20
11 Vorteile randomisierter Algorithmen Sie sind manchmal leichter zu formulieren und zu implementieren schneller besser die einzige Möglichkeit 10 / 20
12 Vorteile randomisierter Algorithmen Sie sind manchmal leichter zu formulieren und zu implementieren schneller besser die einzige Möglichkeit Aber: Man zahlt einen Preis! 10 / 20
13 Was wir hier nicht machen probabilistische Analyse deterministischer Algorithmen 11 / 20
14 Schlagwörter Überblick Organisatorisches Schlagwörter Geschichtliches Literatur 12 / 20
15 Schlagwörter Wie kann Zufall helfen? 13 / 20
16 Schlagwörter Wie kann Zufall helfen? Symmetriebrechung Balancierung zufälliges Auswählen und Umordnen Vereitelung gegnerischer Angriffe Fingerabdrücke Überfluß an Zeugen schnelles Mischen / 20
17 Schlagwörter Weitere Aspekte die probabilistische Methode randomisierte Komplexitätsklassen Zufall als Berechnungsressource Elimination von Zufall 14 / 20
18 Geschichtliches Überblick Organisatorisches Schlagwörter Geschichtliches Literatur 15 / 20
19 Geschichtliches Manche Ideen sind alt O. K. Moore (1957) Divination a new perspective American Anthropologist 59, pp / 20
20 Geschichtliches Manche Ideen sind alt O. K. Moore (1957) Divination a new perspective American Anthropologist 59, pp zitiert von J. Shallit (1992) Randomized algorithms in primitive cultures or what is the oracle complexity of a dead chicken. ACM SIGACT News 23(4), pp / 20
21 Geschichtliches Entwicklung in der Informatik 1955: de Leeuw: probabilistische Maschinen 1963: Rabin: probabilistische endliche Automaten 1977: Gill: probabilistische Turingmaschinen 1976: Rabin: randomisierter Primzahltest 1977: Solovay/Strassen: randomisierter Primzahltest 17 / 20
22 Literatur Überblick Organisatorisches Schlagwörter Geschichtliches Literatur 18 / 20
23 Literatur Bücher zum Thema Motwani/Raghavan (1995) Randomized Algorithms Cambridge Unviersity Press. Hromkovič (2004) Randomisierte Algorithmen: Methoden zum Entwurf von zufallsgesteuerten Systemen für Einsteiger Teubner-Verlag. Borodin/El-Yaniv (1998) Online Computation and Competitive Analysis Cambridge Unviersity Press. 19 / 20
24 Literatur Weitere Bücher, Aufsätze und Online-Dokumente sind im Skript aufgeführt. 20 / 20
Randomisierte Algorithmen
Randomisierte Algorithmen Randomisierte Algorithmen 1. Einleitung Thomas Worsch Fakultät für Informatik Karlsruher Institut für Technologie Wintersemester 2018/2019 1 / 21 Organisatorisches Überblick Organisatorisches
Randomisierte Algorithmen und probabilistische Analyse
Randomisierte Algorithmen und probabilistische Analyse S.Seidl, M.Nening, T.Niederleuthner S.Seidl, M.Nening, T.Niederleuthner 1 / 29 Inhalt 1 Randomisierte Algorithmen 2 Probabilistische Analyse S.Seidl,
Randomisierte Algorithmen. Thomas Worsch Fakultät für Informatik Karlsruher Institut für Karlsruhe
Randomisierte Algorithmen Thomas Worsch Fakultät für Informatik Karlsruher Institut für Karlsruhe Vorlesungsunterlagen Wintersemester 2015/2016 Vorläufiges Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 4 1.1 Grundsätzliches.......................................
Randomisierte Algorithmen 2. Erste Beispiele
Randomisierte Algorithmen Randomisierte Algorithmen 2. Erste Beispiele Thomas Worsch Fakultät für Informatik Karlsruher Institut für Technologie Wintersemester 2016/2017 1 / 35 Randomisierter Identitätstest
Algorithmen und Berechnungskomplexität I
Algorithmen und Berechnungskomplexität I Prof. Dr. Institut für Informatik Wintersemester 2013/14 Organisatorisches Vorlesung Dienstag und Donnerstag, 12:30 14:00 Uhr (HS 1) Übungen 16 Übungsgruppen Anmeldung
Theoretische Informatik: Berechenbarkeit und Formale Sprachen
Theoretische Informatik: Berechenbarkeit und Formale Sprachen Prof. Dr. F. Otto Fachbereich Elektrotechnik/Informatik, Universität Kassel 34109 Kassel, Germany E-mail: [email protected]
Probabilistische Algorithmen
Proseminar Theoretische Informatik 02.02.2016 Diane Hanke, Alexander Korzec Probabilistische Algorithmen Wolfgang Mulzer 1 Einführung 1.1 Probabilistischer Algorithmus Definition 1. [Probabilistischer
Algorithmen in Zellularautomaten
Algorithmen in Zellularautomaten Algorithmen in Zellularautomaten 2. Berechnungsmächtigkeit von Zellularautomaten Thomas Worsch Fakultät für Informatik Karlsruher Institut für Technologie Sommersemester
Theoretische Informatik: Berechenbarkeit und Formale Sprachen
Theoretische Informatik: Berechenbarkeit und Formale Sprachen Prof. Dr. F. Otto Fachbereich Elektrotechnik/Informatik, Universität Kassel 34109 Kassel, Germany E-mail: [email protected]
Theoretische Informatik: Berechenbarkeit und Formale Sprachen
Theoretische Informatik: Berechenbarkeit und Formale Sprachen Prof. Dr. F. Otto Fachbereich Elektrotechnik/Informatik, Universität Kassel 34109 Kassel, Germany E-mail: [email protected]
Willkommen zur Vorlesung Komplexitätstheorie
Willkommen zur Vorlesung Komplexitätstheorie WS 2011/2012 Friedhelm Meyer auf der Heide V11, 16.1.2012 1 Themen 1. Turingmaschinen Formalisierung der Begriffe berechenbar, entscheidbar, rekursiv aufzählbar
Randomisierte Algorithmen. Thomas Worsch Fakultät für Informatik Karlsruher Institut für Karlsruhe
Randomisierte Algorithmen Thomas Worsch Fakultät für Informatik Karlsruher Institut für Karlsruhe Vorlesungsunterlagen Wintersemester 2017/2018 Vorläufiges Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 5 1.1 Grundsätzliches.......................................
Kryptographie I Symmetrische Kryptographie
Kryptographie I Symmetrische Kryptographie Alexander May Fakultät für Mathematik Ruhr-Universität Bochum Wintersemester 2012/13 Krypto I - Vorlesung 01-08.10.2012 Verschlüsselung, Kerckhoffs, Angreifer,
Herzlich willkommen!!!
Theoretische Informatik 2 Sommersemester 2013 Prof. Dr. Georg Schnitger AG Theoretische Informatik Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main Herzlich willkommen!!! 1 / 19 Kapitel 1: Einführung
Informatik I: Einführung in die Programmierung
Informatik I: Einführung in die Programmierung 30. Ausblick Albert-Ludwigs-Universität Freiburg Bernhard Nebel 13.02.2016 1 13.02.2016 B. Nebel Info I 3 / 17 Programmieren jedenfalls ein bisschen Python-Programme
Kryptographie I Symmetrische Kryptographie
Kryptographie I Symmetrische Kryptographie Alexander May Fakultät für Mathematik Ruhr-Universität Bochum Wintersemester 2009/10 Krypto I - Vorlesung 01-12.10.2009 Verschlüsselung, Kerckhoffs, Angreifer,
Bioinformatik Für Biophysiker
Bioinformatik Für Biophysiker Sommersemester 2009 Silke Trißl / Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik Wissensmanagement in der Bioinformatik Schwerpunkte Algorithmen der Bioinformatik Management
3: Primzahlen. 111 S. Lucks Diskr Strukt. (WS 18/19) 3: Primzahlen
3: Primzahlen 111 S. Lucks Diskr Strukt. (WS 18/19) 3: Primzahlen Definition 40 (Teiler, Vielfache, Primzahlen, zusammengesetzte Zahlen) Seien a, b N. a ist ein Teiler von b ( a b ), falls es ein k N gibt
3: Zahlentheorie / Primzahlen
Stefan Lucks Diskrete Strukturen (WS 2009/10) 96 3: Zahlentheorie / Primzahlen 3: Zahlentheorie / Primzahlen Stefan Lucks Diskrete Strukturen (WS 2009/10) 97 Definition 37 (Teiler, Vielfache, Primzahlen,
Kryptographie I Symmetrische Kryptographie
Kryptographie I Symmetrische Kryptographie Eike Kiltz 1 Fakultät für Mathematik Ruhr-Universität Bochum Wintersemester 2011/12 1 Basierend auf Folien von Alexander May. Krypto I - Vorlesung 01-10.10.2011
Algorithmen und Datenstrukturen. Organisatorisches. Christian Komusiewicz Ernst-Abbe-Platz 2, R3315
Algorithmen und Datenstrukturen Christian Komusiewicz Ernst-Abbe-Platz 2, R3315 [email protected] Friedrich-Schiller-Universität Jena Institut für Informatik http://users.fmi.uni-jena.de/
Algorithmen und Datenstrukturen
1 Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 013/14 7. Vorlesung Zufall! Prof. Dr. Alexander Wolff Lehrstuhl für Informatik I Ein Experiment Ein Franke und ein Münchner gehen (unabhängig voneinander)
Algorithmen und Datenstrukturen
1 Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 2018/19 10. Vorlesung Das Auswahlproblem Prof. Dr. Alexander Wolff Lehrstuhl für Informatik I 2-1 Kleine Vorlesungsevaluierung : Ergebnisse Was läuft gut?
Probabilistische Primzahltests
23.01.2006 Motivation und Überblick Grundsätzliches Vorgehen Motivation und Überblick Als Primzahltest bezeichnet man ein mathematisches Verfahren, mit dem ermittelt wird, ob eine gegebene Zahl eine Primzahl
Logik und diskrete Strukturen
Prof. Dr. Institut für Informatik Abteilung V Wintersemester 2015/16 Dozenten und Tutoren Vorlesung Professor für Theoretische Informatik E-Mail: [email protected] Web: http://www.roeglin.org/ Büro:
Theoretische Informatik 1
Theoretische Informatik 1 Nichtdeterminismus David Kappel Institut für Grundlagen der Informationsverarbeitung TU Graz SS 2012 Übersicht Nichtdeterminismus NTM Nichtdeterministische Turingmaschine Die
Quantencomputer: Einführung
Quantencomputer: Einführung Martin Lange Institut für Informatik Ludwig-Maximilians-Universität München Quantencomputer: Einführung p.1/29 Einleitung Quantencomputer: Einführung p.2/29 Geschichte Computer
Theoretische Informatik
Theoretische Informatik Wintersemester 2016/2017 2V, Mittwoch, 12:00-13:30 Uhr, F303 2Ü, Dienstag, 12:00-13:30 Uhr, BE08 2Ü, Dienstag, 15:00-16:30 Uhr, B212 2Ü, Mittwoch, 8:30-10:00 Uhr, B312 Fachprüfung:
INSTITUT FÜR INFORMATIK
INSTITUT FÜR INFORMATIK Lehrveranstaltungen Wintersemester 2006/2007 Grundlagen der Praktischen Informatik Vorlesung: Grundlagen der Softwareentwicklung und Programmierung Di.+Fr. 9-11 25.11.00, HS 5C
Algorithmen und Datenstrukturen
1 Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 2014/15 7. Vorlesung Zufall! Prof. Dr. Alexander Wolff Lehrstuhl für Informatik I 2 Inhaltsverzeichnis Ein Zufallsexperiment InsertionSort: erwartete bzw.
2 Erste Beispiele. 2.1 Ein randomisierter Identitätstest
Erste Beispiele.1 Ein randomisierter Identitätstest Im folgenden geht es um die Aufgabe, die Gleichheit zweier großer Objekte zu überprüfen. Dabei werden die Objekte nicht in ihrer gesamten Struktur verglichen,
Zeitkomplexität (1) Proseminar Theoretische Informatik. Proseminar Theoretische Informatik: Lisa Dohrmann 1
Zeitkomplexität (1) Proseminar Theoretische Informatik Proseminar Theoretische Informatik: Lisa Dohrmann 1 Warum Komplexitätsbetrachtung? Ein im Prinzip entscheidbares und berechenbares Problem kann in
Einwegfunktionen. Problemseminar. Komplexitätstheorie und Kryptographie. Martin Huschenbett. 30. Oktober 2008
Problemseminar Komplexitätstheorie und Kryptographie Martin Huschenbett Student am Institut für Informatik an der Universität Leipzig 30. Oktober 2008 1 / 33 Gliederung 1 Randomisierte Algorithmen und
Randomisierte Algorithmen am Beispiel Quicksort
Randomisierte Algorithmen am Beispiel Quicksort Mathias Katzer Universität 28. Juli 2003 Mathias Katzer 0 Überblick Motivation: Begriff Randomisierung Quicksort Stochastik-Ausflug Effizienzanalyse Allgemeineres
Komplexitätsklassen THEORETISCHE INFORMATIK VORGETRAGEN VON: ELIAS DROTLEFF
Komplexitätsklassen THEORETISCHE INFORMATIK VORGETRAGEN VON: ELIAS DROTLEFF Einflussgrößen bei der Bildung von Komplexitätsklassen Das zugrunde liegende Berechnungsmodell (Turingmaschine, Registermaschine
5. Algorithmen. K. Bothe, Institut für Informatik, HU Berlin, GdP, WS 2015/16
5. Algorithmen K. Bothe, Institut für Informatik, HU Berlin, GdP, WS 2015/16 Version: 21. Okt. 2015 1. Berechne 2 n. Zu lösende Probleme 2. Berechne die Fakultät einer nat. Zahl: n! = 1 * 2 *... n 3. Entscheide,
Miller-Rabin Test. Primzahl- und Zerlegbarkeitstests. Zeugen für die Zerlegbarkeit ganzer Zahlen
Miller-Rabin Test Primzahl- und Zerlegbarkeitstests Sei N eine positive ganze Zahl. Wie kann man möglichst effizient feststellen, ob N eine Primzahl oder zerlegbar ist? Dies ist die Aufgabe von Primzahlund
Formale Sprachen und Automaten
Formale Sprachen und Automaten Kapitel 1: Grundlagen Vorlesung an der DHBW Karlsruhe Thomas Worsch Karlsruher Institut für Technologie, Fakultät für Informatik Wintersemester 2012 Ziel Einführung der wichtigsten
Inhalt. 1. Einführung in die Informatik. 2. Algorithmen Definition, Eigenschaften, Entwurf Darstellung von Algorithmen Beispiele.
1. Einführung in die Informatik Inhalt 2. Algorithmen Definition, Eigenschaften, Entwurf Darstellung von Algorithmen Beispiele Peter Sobe 1 Einführende Beispiele 2. Algorithmen Täglich werden Verarbeitungsvorschriften
Algorithmen auf Zeichenketten
Algorithmen auf Zeichenketten Rabin-Karp Algorithmus Christoph Hermes [email protected] Zeichenketten: Rabin-Karp Algorithmus p. 1/19 Ausblick auf den Vortrag theoretische Grundlagen... Zeichenketten:
Inhalt. 1. Einführung in die Informatik. 2. Algorithmen Definition, Eigenschaften, Entwurf Darstellung von Algorithmen Beispiele.
1. Einführung in die Informatik Inhalt 2. Algorithmen Definition, Eigenschaften, Entwurf Darstellung von Algorithmen Beispiele Peter Sobe 1 Einführende Beispiele 2. Algorithmen Täglich werden Verarbeitungsvorschriften
Theorie der Informatik. Theorie der Informatik P und NP Polynomielle Reduktionen NP-Härte und NP-Vollständigkeit
Theorie der Informatik 13. Mai 2015 20. P, NP und polynomielle Reduktionen Theorie der Informatik 20. P, NP und polynomielle Reduktionen 20.1 P und NP Malte Helmert Gabriele Röger 20.2 Polynomielle Reduktionen
Kryptologie. Bernd Borchert. Univ. Tübingen SS Vorlesung. Teil 11. Primzahltests: Fermat, Miller-Rabin
Kryptologie Bernd Borchert Univ. Tübingen SS 2017 Vorlesung Teil 11 Primzahltests: Fermat, Miller-Rabin Primzahltests Problem: Gegeben n. Ist n Primzahl? Naive Methoden: Ausprobieren: gehe der Reihe nach
PRIMES is in P. Ein Vortrag von Holger Szillat.
PRIMES is in P Ein Vortrag von Holger Szillat [email protected] Übersicht Geschichte Notationen und Definitionen Der Agrawal-Kayal-Saxena-Algorithmus Korrektheit und Aufwand Fazit Geschichte
Pollards Rho-Methode zur Faktorisierung
C A R L V O N O S S I E T Z K Y Pollards Rho-Methode zur Faktorisierung Abschlusspräsentation Bachelorarbeit Janosch Döcker Carl von Ossietzky Universität Oldenburg Department für Informatik Abteilung
Automaten und Formale Sprachen
Automaten und Formale Sprachen Einführung Ralf Möller Hamburg Univ. of Technology Übung Fr. 14:30-15:15 Max Berndt, D1025 Literatur Gottfried Vossen, Kurt-Ulrich Witt: Grundkurs Theoretische Informatik,
Kryptographische Protokolle
Kryptographische Protokolle Lerneinheit 2: Generierung von Primzahlen Prof. Dr. Christoph Karg Studiengang Informatik Hochschule Aalen Wintersemester 2018/2019 15.11.2018 Einleitung Einleitung Diese Lerneinheit
1.8 Shift-And-Algorithmus
.8 Shift-And-Algorithmus nutzt durch Bitoperationen mögliche Parallelisierung Theoretischer Hintergrund: Nichtdeterministischer endlicher Automat Laufzeit: Θ(n), falls die Länge des Suchwortes nicht größer
1 Vom Problem zum Programm
1 Vom Problem zum Programm Ein Problem besteht darin, aus einer Menge von Informationen eine weitere (unbekannte) Information zu bestimmen. mathematisch: Ein Problem beschreibt eine Funktion f : E A, mit
4 Probabilistische Analyse und randomisierte Algorithmen
Algorithmen und Datenstrukturen 96 4 Probabilistische Analyse und randomisierte Algorithmen Bei der Algorithmenanalyse ist es sehr hilfreich, Aspekte berücksichtigen zu können, die vom Zufall abhängen.
Vorlesung Datenstrukturen
Vorlesung Datenstrukturen Weitere Grundlagen Maike Buchin 20.4.2017 Wiederholung wir interessieren uns für effizienten Algorithmen und Datenstrukturen Laufzeiten messen wir asymptotisch in der Oh-Notation
Diskrete Strukturen WS Ernst W. Mayr. Wintersemester Fakultät für Informatik TU München
WS 2011 Diskrete Strukturen Ernst W. Mayr Fakultät für Informatik TU München http://www14.in.tum.de/lehre/2011ws/ds/ Wintersemester 2011 Diskrete Strukturen Kapitel 0 Organisatorisches Vorlesung: Di 13:45
Quantum Computing verstehen
Computational Intelligence Quantum Computing verstehen Grundlagen - Anwendungen - Perspektiven Bearbeitet von Matthias Homeister 4. Auflage 2015. Buch. XI, 311 S. Kartoniert ISBN 978 3 658 10454 2 Format
1. Welche Eigenschaften sollte ein Pseudo-Random Generator haben?
Die Themen 1. Welche Eigenschaften sollte ein Pseudo-Random Generator haben? Er sollte von wirklichen Zufallsgeneratoren nicht unterscheidbar sein?! Eine viel zu starke Forderung: Stattdessen sollte ein
5 Harte zahlentheoretische Probleme
5 Harte zahlentheoretische Probleme Die folgende Tabelle gibt einen Überblick über kryptologisch relevante zahlentheoretische Berechnungsprobleme. Effizient bedeutet dabei mit polynomialem Aufwand lösbar.
Grundlagen der Theoretischen Informatik
Grundlagen der Theoretischen Informatik Sommersemester 2017 20.04.2017 Viorica Sofronie-Stokkermans e-mail: [email protected] 1 Bis jetzt Organisatorisches Literatur Motivation und Inhalt Kurzer
P, NP und NP -Vollständigkeit
P, NP und NP -Vollständigkeit Mit der Turing-Maschine haben wir einen Formalismus kennengelernt, um über das Berechenbare nachdenken und argumentieren zu können. Wie unsere bisherigen Automatenmodelle
Algorithmen und Datenstrukturen SS Übungsblatt 1: Grundlagen
Ludwig-Maximilians-Universität München München, 16.04.2018 Institut für Informatik Prof. Dr. Thomas Seidl Anna Beer, Florian Richter Algorithmen und Datenstrukturen SS 2018 Übungsblatt 1: Grundlagen Tutorien:
Kryptographie I Symmetrische Kryptographie
Kryptographie I Symmetrische Kryptographie Eike Kiltz 1 Fakultät für Mathematik Ruhr-Universität Bochum Wintersemester 2014/15 1 Basierend auf Folien von Alexander May. Krypto - Vorlesung 01-6.10.2014
Bioinformatik Für Biophysiker
Bioinformatik Für Biophysiker Wintersemester 2005 / 2006 Ulf Leser Wissensmanagement in der Bioinformatik Wissensmanagement in der Bioinformatik Lehrstuhl seit 10/2002 Schwerpunkte Algorithmen der Bioinformatik
Randomisierte Algorithmen
Randomisierte Algorithmen Randomisierte Algorithmen 5. Zwei spieltheoretische Aspekte Thomas Worsch Fakultät für Informatik Karlsruher Institut für Technologie Wintersemester 2015/2016 1 / 36 Überblick
Monte-Carlo-Algorithmen für innermathematische Fragestellungen
Monte-Carlo-Algorithmen für innermathematische Fragestellungen Katharina Klembalski Humboldt-Universität Berlin 30. August 2012 Warum Monte-Carlo-Algorithmen im Mathematikunterricht? schriftl. Addieren
Automaten, Spiele, und Logik
Automaten, Spiele, und Logik Woche 2 25. April 2014 Inhalt der heutigen Vorlesung 1. Reguläre Ausdrücke 2. der Satz von Kleene 3. Brzozowski Methode 4. grep und perl Reguläre Ausdrücke Rekursive Definition,
Probabilistische Algorithmen
Probabilistische Algorithmen Michal Švancar Gerardo Balderas Hochschule Zittau/Görlitz 21. Dezember 2014 Michal Švancar, Gerardo Balderas (HSZG) Probabilistische Algorithmen 21. Dezember 2014 1 / 40 Inhaltsverzeichnis
Der komplexitätstheoretische Zugang zur Kryptographie
Der komplexitätstheoretische Zugang zur Kryptographie Claus Diem Im Wintersemester 2017 / 18 Literatur Oded Goldreich: Foundations of Cryptography Jonathan Katz & Yeduda Lindell: Intoduction to Modern
EINFÜHRUNG IN DIE THEORETISCHE INFORMATIK 0. ORGANISATORISCHES UND ÜBERBLICK
EINFÜHRUNG IN DIE THEORETISCHE INFORMATIK Prof. Dr. Klaus Ambos-Spies Sommersemester 2014 0. ORGANISATORISCHES UND ÜBERBLICK Theoretische Informatik (SoSe 2014) 0. Organisatorisches und Überblick 1 / 16
Algorithmen in Zellularautomaten. Thomas Worsch Institut für Theoretische Informatik Karlsruher Institut für Technologie
Algorithmen in Zellularautomaten Thomas Worsch Institut für Theoretische Informatik Karlsruher Institut für Technologie Sommersemester 08 Grundlegende Definitionen. Beispiel. Betrachten wir die folgende
3. Ziel der Vorlesung
3. Ziel der Vorlesung Der Zweck der Vorlesung ist das Studium fundamentaler Konzepte in der Algorithmentheorie. Es werden relevante Maschinenmodelle, grundlegende und höhere Datenstrukturen sowie der Entwurf
IT-Security. Teil 14: Primzahltest
IT-Security Teil 14: Primzahltest 08.05.17 1 Literatur [14-1] Willems, Wolfgang: Codierungstheorie und Kryptographie. Mathematik Kompakt, Birkhäuser, 2008 [14-2] Socher, Rolf: Algebra für Informatiker.
Grundkurs Theoretische Informatik
Gottfried Vossen I Kurt-Ulrich Witt Grundkurs Theoretische Informatik Eine anwendungsbezogene Einführung - Für Studierende in allen Informatik-Studiengängen 5., durchgesehene Auflage Mit 147 Abbildungen
Klassische Informationstheorie: Berechenbarkeit und Komplexität
Klassische Informationstheorie: Berechenbarkeit und Komplexität Christian Slupina 1. Institut für Theoretische Physik Datum: 12.Juli 2011 Inhalt Gedankenexperiment: Die Turingmaschine Standard-Turingmaschinen
