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Approximation Algorithms

CIT4100003Elective Modules9 ECTSEnglishUnregelmäßigDepartment Mathematics
AI-edited module sheet. Based on the TUMonline module description, edited for readability.Original in TUMonline

What it is about

You learn how to design and analyze efficient approximation algorithms for combinatorial optimization problems. In the end you can assess the running time and approximation guarantees of algorithms, apply known techniques (e.g. Greedy, LP-Rounding, Primal-Dual), and prove limits of approximability.

What you will be able to do

  • Understand fundamental techniques for approximations (Greedy, LP-Rounding, Primal-Dual)
  • Analysis of running time and approximation guarantee
  • Design new approximation algorithms for combinatorial problems
  • Justification of inapproximability results

What the module consists of

  • VorlesungVermittlung der Konzepte und Techniken; Inhalte werden vorab in Videos bereitgestellt und in Präsenz diskutiert
  • ÜbungenBearbeitung von Übungsaufgaben und Diskussion der Ansätze mit den Übungsleitenden

Teaching method

  • Flipped ClassroomLerninhalte werden vorab in Videos vermittelt, die Präsenzzeit dient der Diskussion und Klärung
  • Problemblätter und DiskussionÜbungsaufgaben vertiefen das Verständnis und erlauben Rückfragen im Übungsformat
  • Online-Votings in der VeranstaltungInteraktive Einbindung zur Aktivierung und Einordnung von Verständnisfragen
  • Individuelle DiskussionGelegenheiten, einzelne Fragen persönlich oder in kleinen Gruppen zu klären
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