Prüfung

Vor der mündlichen Prüfung müssen Sie sich am Studierendenportal für diese Veranstaltung anmelden; falls zwei Einträge "Algorithm Engineering" bei Ihnen vorhanden sind, wählen Sie bitte die Nummer 13321. Bitte vereinbaren Sie Ihren Termin mit Herrn Prof. Sanders direkt per E-Mail.

Beschreibung

	Die Studierenden erwerben in dieser Veranstaltung ein systematisches Verständnis algorithmischer Fragestellungen und Lösungsansätze im Bereich Algorithm Engineering, das auf dem bestehenden Wissen im Themenbereich Algorithmik aufbaut. Außerdem können sie erlernte Techniken auf verwandte Fragestellungen anwenden und aktuelle Forschungsthemen im Bereich Algorithm Engineering interpretieren und nachvollziehen.
Lehrinhalt	Was ist Algorithm Engineering, Motivation etc. realistische Modellierung von Maschinen und Anwendungen praxisorientierter Algorithmenentwurf Implementierungstechniken Experimentiertechniken Auswertung von Messungen Die oben angegebenen Fertigkeiten werden vor allem anhand von konkreten Beispielen gelehrt. In der Vergangenheit waren das zum Beispiel die folgenden Themen aus dem Bereich grundlegender Algorithmen und Datenstrukturen: linked lists ohne Sonderfälle Sortieren: parallel, extern, superskalar,... Prioritätslisten (cache effizient,...) Suchbäume für ganzzahlige Schlüssel Volltextindizes Graphenalgorithmen: miminale Spannbäume (extern,...), Routenplanung Dabei geht es jeweils um die besten bekannten praktischen und theoretischen Verfahren. Diese weichen meist erheblich von den in Anfängervorlesungen gelehrten Verfahren ab.
Arbeitsbelastung	Vorlesung und Übung mit 3 SWS, 5 LP entsprechen ca. 150 Arbeitsstunden, davon ca. 30 Std. Besuch der Vorlesung und Übung bzw. Blockseminar ca. 60 Std. Vor- und Nachbereitung ca. 30 Std. Bearbeitung der Übungsblätter/Vorbereitung Minisemiar ca. 30 Std. Prüfungsvorbereitung
Ziel	Nach erfolgreicher Teilnahme an der Lehrveranstaltung können die Studierenden Begriffe, Strukturen, grundlegende Problemdefinitionen und Algorithmen aus der Vorlesung erklären; auswählen, welche Algorithmen und Datenstrukturen zur Lösung einer algorithmischen Fragestellung geeignet sind und diese ggf. den Anforderungen einer konkreten Problemstellung anpassen; Algorithmen und Datenstrukturen ausführen, mathematisch präzise analysieren und die algorithmischen Eigenschaften beweisen; Maschinenmodelle aus der Vorlesung erklären sowie Algorithmen und Datenstrukturen in diesen analysieren; neue Probleme aus Anwendungen analysieren, auf den algorithmischen Kern reduzieren und daraus ein abstraktes Modell erstellen; auf Basis der in der Vorlesung erlernten Konzepte und Techniken eigene Lösungen in diesem Modell entwerfen, analysieren und die algorithmischen Eigenschaften beweisen.
Prüfung	Die Erfolgskontrolle erfolgt in Form einer mündlichen Prüfung nach § 4 Abs. 2 Nr. 2 SPO und einer Übung als Erfolgskontrolle anderer Art nach § 2 Abs. 2 Nr. 3. Gewichtung: 80 % mündliche Prüfung, 20 % Übung.