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近似アルゴリズム

商品の説明

多くの実際のアルゴリズムの問​​題は、たとえば問題がNP困難であるため、従来のアルゴリズムツールを使用して効率的に解決することはできません。 このコースの目標は、このような問題に効果的に対処するために必要な重要なアルゴリズムの概念と手法に精通することです。 これらの手法は、特定の問題に対する最適なソリューションを必要としないが、最適なソリューションに近い近似を必要とする場合に適用されます。 このような近似を効率的に見つける方法を見ていきます。

受験資格:
このコースを受講するには、アルゴリズムと数学の基本的な知識が必要です。 これがあなたが知っているはずのことの短いリストです:
– O表記、Ω表記、Θ表記。 アルゴリズムを分析する方法
–基本的な微積分:合計の操作、再発の解決、対数の操作など。
–基本的な確率論:イベント、確率分布、確率変数、期待値など。
–基本的なデータ構造:リンクリスト、スタック、キュー、ヒープ
–(バランスのとれた)二分探索木
–マージソート、挿入ソート、クイックソートなどの基本的なソートアルゴリズム
–グラフの用語、グラフの表現(隣接リストと隣接行列)、基本的なグラフアルゴリズム(BFS、DFS、トポロジカルソート、最短経路)

このコースの資料は、[リソース]タブにあるコースノートに基づいています。 コースノートからすべてをカバーすることはしません。 講義ノートは、講義を完全に理解していない学生向けと、トピックについてさらに詳しく知りたい学生向けの両方にあります。

ビデオ講義には、いくつかの非常に小さな間違いが含まれています。 これらの間違いのリストは、リソース(「エラッタ」と呼ばれるドキュメント内)にあります。 エラーを見つけたと思われる場合は、エラーを見つけた講義またはクイズの下部にある四角い旗をクリックして問題を報告してください。

価格:無料で登録!

言語: 英語

字幕: 英語

近似アルゴリズム –EITデジタル