Approximation Algorithms Part II
link Источник: www.coursera.org
list 4 последовательности
assignment Уровень : Начальный
chat_bubble_outline Язык : английский
card_giftcard 1 бал
Logo My Mooc Business

Топ-компании выбирают Edflex для развития перспективных навыков

Узнать больше
Мнение сообщества
-
starstarstarstarstar
0 отзывы

Важная информация

credit_card Обучение платное
verified_user Сертификация платная

Резюме

Approximation algorithms, Part 2 This is the continuation of Approximation algorithms, Part 1. Here you will learn linear programming duality applied to the design of some approximation algorithms, and semidefinite programming applied to Maxcut. By taking the two parts of this course, you will be exposed to a range of problems at the foundations of theoretical computer science, and to powerful design and analysis techniques. Upon completion, you will be able to recognize, when faced with a new combinatorial optimization problem, whether it is close to one of a few known basic problems, and will be able to design linear programming relaxations and use randomized rounding to attempt to solve your own problem. The course content and in particular the homework is of a theoretical nature without any programming assignments. This is the second of a two-part course on Approximation Algorithms.

more_horiz Подробнее
more_horiz Свернуть
dns

Программа

  • 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.
record_voice_over
store

Разработчик

École normale supérieure

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.

assistant

Платформа

Coursera

Coursera - это цифровая компания, предлагающая массовые открытые онлайн-курсы, основанные учителями компьютеров Эндрю Нгом и Стэнфордским университетом Дафни Коллер, расположенные в Маунтин-Вью, штат Калифорния.

Coursera работает с ведущими университетами и организациями, чтобы сделать некоторые из своих курсов доступными в Интернете, и предлагает курсы по многим предметам, включая: физику, инженерию, гуманитарные науки, медицину, биологию, социальные науки, математику, бизнес, информатику, цифровой маркетинг, науку о данных и другие предметы.

Вы разработчик этого МООК ?
Какую оценку вы бы дали этому ресурсу ?
Содержание
5/5
Платформа
5/5
Анимация
5/5