Approximation Algorithms Part II

Approximation Algorithms Part II

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Détails du cours

Déroulé

  • Week 1 - Linear Programming Duality
    This module does not study any specific combinatorial optimization problem. Instead, it introduces a central feature of linear programming, duality.
  • Week 2 - Steiner Forest and Primal-Dual Approximation Algorithms
    This module uses linear programming duality to design an algorithm for another basic problem, the Steiner forest problem.
  • Week 3 - Facility Location and Primal-Dual Approximation Algorithms
    This module continues teaching algorithmic applications of linear programming duality by applying it to another basic problem, the facility location problem.
  • Week 4 - Maximum Cut and Semi-Definite Programming
    We introduce a generalization of linear programming, semi-definite programming.This module uses semi-definite programming to design an approximation algorithm for another basic problem, the maximum cut problem.

Prérequis

Aucun.

Intervenants

Claire Mathieu

Éditeur

L’École normale supérieure (ENS) est un établissement d'enseignement supérieur pour les études prédoctorales et doctorales (graduate school) et un haut lieu de la recherche française. L'ENS offre à 300 nouveaux étudiants et 200 doctorants chaque année une formation de haut niveau, largement pluridisciplinaire, des humanités et sciences sociales aux sciences dures. Régulièrement distinguée au niveau international, l'ENS a formé 10 médailles Fields et 13 prix Nobel.

Plateforme

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