- From www.coursera.org
Approximation Algorithms Part II
МООК
en
Английский
This content is rated 0 out of 5
- Self-paced
- Free Access
- Fee-based Certificate
- 4 Sequences
- Introductive Level
Course details
Syllabus
- 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.
Prerequisite
None.
Instructors
Claire Mathieu
Editor
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.
Platform
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.
This content is rated 4.5 out of 5
(no review)This content is rated 4.5 out of 5
(no review)Complete this resource to write a review