Fakultät für Informatik
Erasmus

ERASMUS+

Erasmus+ Logo ERASMUS+ ist das erfolgreichste Bildungsprogramm der Europäischen Union. Bisher haben etwa drei Millionen Studierende aus ganz Europa mit diesem Programm einen Auslandsaufenthalt durchgeführt. An der Fakultät für Informatik der Technischen Universität Chemnitz heißen wir ERASMUS+ Studierende herzlich willkommen und bieten Lehrveranstaltungen auf Bachelor- und Master-Niveau. Eine Liste der deutschsprachigen Lehrveranstaltungen mit entsprechenden Modulbeschreibungen sowie allgemeine Informationen sind unten zu finden. Veranstaltungen auf Englisch werden auf der englischsprachigen Version dieser Webseite angezeigt.

 

Erasmusbeauftragter

Portrait: Dr. Julien Vitay
Dr. Julien Vitay
 

Erasmus Partnerschaften

Land Partneruniversität Ranking (Land/Welt) Fachkoordinator/in an der TUC Studienniveau Dozentenmobilität
Belgien 12/2451 Prof. Dr. Wolfram Hardt Bachelor/Master *  
Bulgarien 13/5546 Prof. Dr. Wolfram Hardt Bachelor    
Bulgarien 25/7009 Prof. Dr. Wolfram Hardt Bachelor *  
Frankreich 3/410 Bachelor    
Frankreich 125/3654 Prof. Dr. Wolfram Hardt Bachelor/Master *  
Polen 4/484 Prof. Dr. Wolfram Hardt Bachelor/Master *  
Polen 22/2225 Prof. Dr. Wolfram Hardt Bachelor    
Polen 29/2578 Prof. Dr. Wolfram Hardt Bachelor/Master *  
Portugal Instituto Politécnico do Porto 9/1396 Prof. Dr. Wolfram Hardt Bachelor/Master *
Spanien 17/451 Prof. Dr. Wolfram Hardt Bachelor *  
Spanien 24/697 Prof. Dr. Wolfram Hardt Bachelor/Master *  
Spanien 28/755 Prof. Dr. Martin Gaedke Bachelor *  
Spanien 66/3355 Prof. Dr. Wolfram Hardt Bachelor/Master *  
Tschechien 1/170 Prof. Dr. Wolfram Hardt Bachelor/Master *  
Tschechien 3/299 Prof. Dr. Wolfram Hardt Bachelor/Master *  
Tschechien 13/1982 Prof. Dr. Wolfram Hardt Bachelor *  
Türkei 18/1200 Prof. Dr. Wolfram Hardt Bachelor *  
Türkei 22/1488 Prof. Dr. Wolfram Hardt Bachelor *  
Türkei 48/2376 Prof. Dr. Wolfram Hardt Bachelor *  
Türkei 83/4010 Prof. Dr. Wolfram Hardt Bachelor/Master *  
 

Liste der Lehrveranstaltungen

 

BACHELOR - Deutsch (Lehrveranstaltungen Bachelor als PDF)

Modulnummer Name Lehrkraft Lernmaterial Semester LP
511010 Grundlagen der Informatik I* Dr. A. Müller Deutsch Winter 5

Inhalte:

Studiengänge:
B_BT, B_ET, B_IK, M_IG, B_Ph, B_CS, B_SK und B_EP, Mathematik (alle Studierende, die laut gültiger Studienordnung diese Veranstaltung belegen)
Übersicht:
Die Lehrveranstaltung "Grundlagen der Informatik / Informatik" ist als Veranstaltung über das 1. und 2. Semester konzipiert.
Zur Lehrveranstaltung gehören Vorlesungen, Übungen und/oder Praktika.

  • Algorithmen und Programmierung, d.h. keine Einführung in die Nutzung irgendwelcher Werkzeuge, wie Office, ...
  • Grundkonzepte höherer Programmiersprachen (C++)
  • Technologie der Software-Entwicklung –
  • Objektorientierung – Software-Konzepte höheren Niveaus

Zielstellung:

  • Substanz der Informatik erkennen
  • systematischer Arbeitsstil bei der Lösung von Informatik
  • Problemen
  • Erfahrungen im Umgang mit einer konkreten Programmiersprache

Voraussetzungen:

B_ET, B_IK, B_SK, B_EP, B_Ma, M_IG:
1 Beleg (1-2 Programme) nach dem Wintersemester erfolgreich bestanden
B_Ph, B_CS:
siehe Studienordnungen der einzelnen Studiengänge
511010 Grundlagen der Informatik II* Dr. A. Müller Deutsch Sommer 5

Inhalte:

Studiengänge:
B_BT, B_ET, B_IK, M_IG, B_Ph, B_CS, B_SK und B_EP, Mathematik (alle Studierende, die laut gültiger Studienordnung diese Veranstaltung belegen)


Übersicht:


Die Lehrveranstaltung "Grundlagen der Informatik / Informatik" ist als Veranstaltung über das 1. und 2. Semester konzipiert.
Zur Lehrveranstaltung gehören Vorlesungen, Übungen und/oder Praktika.

  • Algorithmen und Programmierung, d.h. keine Einführung in die Nutzung irgendwelcher Werkzeuge, wie Office, ...
  • Grundkonzepte höherer Programmiersprachen (C++)
  • Technologie der Software-Entwicklung –
  • Objektorientierung – Software-Konzepte höheren Niveaus
Zielstellung:
 
  • Substanz der Informatik erkennen
  • systematischer Arbeitsstil bei der Lösung von Informatik
  • Problemen
  • Erfahrungen im Umgang mit einer konkreten Programmiersprache

Voraussetzungen:

B_ET, B_IK, B_SK, B_EP, B_Ma, M_IG:
1 Beleg (1-2 Programme) nach dem Wintersemester erfolgreich bestanden
B_Ph, B_CS:
siehe Studienordnungen der einzelnen Studiengänge
553110 Rechnernetze* Prof. M. Gaedke Deutsch Sommer 5

Inhalte:

Übersicht:
Der Einsatz moderner Informationstechnologie und global vernetzter Rechnersysteme hat sich in ungeahnter Weise auf nahezu alle Bereiche des alltäglichen Lebens ausgeweitet.

Das Modul vermittelt die zugrundeliegenden Konzepte und Prinzipien der Telematik sowie die Grundlagen für den Aufbau von Rechnernetzen.

Es werden folgende Themen behandelt:
  • Modelle für Kommunikation, Dienste und Protokolle
  • ISO/OSI-Referenzmodell und Internet-Modell
  • Technologien zum Netzzugang
  • Vermittlung und Transport von Daten
  • Internet-Protokolle (Internet Protocol Stack), z.B. TCP, UDP, IP
  • Kopplung von Rechnernetzen, z.B. Router, Gateway
  • Sicherheitsaspekte
  • Verteilte Systeme und Anwendungen, z.B. FTP, Mail, Web

Zielstellung:


Ausprägung eines fundierten Verständnisses telematischer Methoden, Modelle, Prinzipien und Werkzeuge sowie Kenntnisse wesentlicher Netztechnologien und ihrer Funktionsprinzipien.

Voraussetzungen:

Keine
573030 Einführung in die Künstliche Intelligenz* Prof. F. Hamker Deutsch & Englisch Sommer 5

Inhalte:

Übersicht:

Einführung in das Gebiet der Künstlichen Intelligenz unter Bearbeitung folgender Themen:
  • Intelligente Agenten
  • Problemformulierung und Problemtypen
  • Problemlösen durch Suchen
  • Problemlösen durch Optimieren
  • Logik erster Ordnung, Inferenzen und Planen
  • Probabilistische Methoden
  • Neuronale Netze
  • Informationstheorie
  • Lernen von Entscheidungsbäumen
Zielstellung:

Der Studierende erhält Einblick in das Gebiet der Künstlichen Intelligenz.
 

Voraussetzungen:

Grundkenntnisse Mathematik I bis IV
561150 Höhere Programmiersprachen Prof. G. Rünger Deutsch Winter 5

Inhalte:

Übersicht:

Praktische und theoretische Konzepte und Methoden funktionaler Programmiersprachen sowie Einführung in die funktionale Programmierung anhand der Programmiersprache Haskell. Schwerpunkte sind funktionale Datenstrukturen, Typensysteme und Auswertungsstrategien.

Konzepte und Realisierung höherer Programmiersprachen; Syntaxbeschreibungen; Implementierungsaspekte; imperative, objektorientierte, funktionale und parallele Programmierkonzepte.

Zielstellung:

Erwerb theoretischer und praktischer Kenntnisse über Konzepte und Realisierung höherer Programmiersprachen
 

Voraussetzungen:

Die Erfüllung der Zulassungsvoraussetzungen für die Prüfungsleistung und die erfolgreiche Ablegung der Modulprüfung sind Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten.

Zulassungsvoraussetzungen sind:
• mindestens drei der nachfolgenden Module: 500010, 555030, 553110, 500110, 571190, 571150, 578190, 200002, 200003, 313001, 411001, 749001
561070 Parallele Programmierung* Prof. G. Rünger Deutsch & Englisch Sommer 5

Inhalte:

Übersicht:

Die Inhalte der Vorlesung umfassen:
Architektur und Verbindungsnetzwerke paralleler Systeme;
Leistung, Laufzeitanalyse und Skalierbarkeit paralleler Programme;
Message-Passing Programmierung und Realisierung typischer Kommunikationsmuster;
Programmier- und Synchronisationstechniken für gemeinsamen Adressraum mit Multi-Threading;
Koordination paralleler Programme.

In den Übungen werden Programmiermodelle und -techniken praktisch auf verschiedene likationen angewendet.

Zielstellung:

Kenntnisse der Architektur und Netzwerkstrukturen paralleler Plattformen;
Kenntnis grundlegender Programmiertechniken für gemeinsame und verteilte Adressräume und deren Anwendung auf verschiedene Applikationen.
 

Voraussetzungen:

Programmierkenntnisse in C;
Grundlegende Kenntnisse in effiziente Algorithmen und Datenstrukturen.
561010 Compilerbau* Prof. G. Rünger Deutsch Winter 5

Inhalte:

Übersicht:
Die Vorlesung stellt Konzepte und Techniken des Compilerbaus vor, die für die Entwicklung eines Compilers notwendig sind.
 
Dabei werden alle konzeptionellen Phasen eines Compilers von der lexikalischen Analyse bis hin zur Codegenerierung angesprochen.
 
Darüber hinaus sollen Techniken zur effizienten automatisierten Analyse und Bearbeitung hierarchisch strukturierter Dokumente erlernt werden.

In den Übungen werden die Inhalte der Vorlesung praktisch angewendet.

Zielstellung:

Kenntnisse der Konzepte und Phasen des Compilerbaus sowie die Fähigkeit, grundlegende Techniken des Compilerbaus praktisch anzuwenden und auf andere Bereiche zu übertragen.
 

Voraussetzungen:

Programmierkenntnisse in C;
Grundlegende Kenntnisse in Grammatiken, Algorithmen und endlichen Automaten
500210 Theoretische Informatik I* Deutsch Winter 5

Inhalte:

Übersicht:
Graphalgorithmen;
Random Access Maschine;
Laufzeitermittlung; Breiten- und Tiefensuche;
Optimierung;
Kürzeste Wege;
Divide-and-conquer;
Exponentielle Probleme;
Erfüllbarkeit.

In dieser Vorlesung werden wichtige und häufig benutzte Algorithmen aus der Informatik behandelt, wobei speziell ihre Laufzeiten und ihr Speicherplatzbedarf analysiert werden, auch im Hinblick auf die Verwendung geeigneter Datenstrukturen. Betrachtet werden Sortierverfahren sowie speziell Graphenalgorithmen wie Tiefen-, Breitensuche und kürzeste-Wege-Verfahren. Darüber hinaus werden anhand typischer algorithmischer Probleme prinzipielle Lösungsverfahren wie Greedy-Verfahren und Divide-and-Conquer-Strategien vorgestellt und analysiert.

Die in der Vorlesung erlernten Techniken werden in den zugehörigen Übungen angewandt und vertieft.

Zielstellung:

Grundlegendes Verstehen der Problematik der Effizienz und Korrektheit von Algorithmen und darauf basierender Programme sowie ihrer Bedeutung in der Praxis.
 

Voraussetzungen:

Die Erfüllung der Zulassungsvoraussetzung für die Prüfungsleistung und die erfolgreiche Ablegung der Modulprüfung sind Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten.
500250 Theoretische Informatik II* Deutsch Sommer 5

Inhalte:

Übersicht:

Automaten, Grammatiken, Chomsky Hierarchie, Turing Maschinen, Nicht- Entscheidbarkeit, NP-Vollständigkeit.

Zunächst wird die Frage behandelt, ob es überhaupt nichtberechenbare Probleme gibt, und in diesem Zusammenhang wird ein realitätsnahes Rechnermodell (Turing Maschine) eingeführt. Danach wenden wir uns berechenbaren Problemen zu und untersuchen diese hinsichtlich ihrer algorithmischen Schwierigkeit. Dabei werden speziell die Komplexitätsklassen P und NP sowie NP-vollständige Probleme betrachtet. Untersucht werden in dieser Vorlesung auch andere Rechnermodelle wie endliche Automaten und ihre "Berechnungskraft". Des Weiteren werden Grammatiken für formale Sprachen behandelt. Hierzu wird die Chomsky Hierarchie erläutert und in diesem Zusammenhang nach geeigneten Programmiersprachen gefragt.

Zielstellung:

Antwort auf folgende Fragen:
Welche Probleme sind überhaupt algorithmisch lösbar?
Kann man Probleme angeben, die sich prinzipiell nicht durch Computer behandeln lassen?
Welche Probleme lassen sich effizient behandeln?
 

Voraussetzungen:

Die Erfüllung der Zulassungsvoraussetzung für die Prüfungsleistung und die erfolgreiche Ablegung der Modulprüfung sind Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten.
500190 Effiziente Algorithmen * Deutsch Sommer 5

Inhalte:

Übersicht:
  • Einführung in randomisierte Algorithmen
  • Analyse der mittleren Laufzeit von Algorithmen
  • Komplexe Datenstrukturen und ihre Analyse
  • Kombinatorische Suchprobleme
In dieser Vorlesung werden das Design und die Analyse effizienter Algorithmen unter Berücksichtigung der verwendeten Datenstrukturen behandelt. Die Themen sind unter anderem polynomielle exakte Algorithmen für Graphen- oder Satisfiabilityprobleme sowie Approximationsalgorithmen für einige Graphenparameter wie chromatische Zahl und Cliquenzahl und ihre Analyse, wobei sowohl deterministische als auch randomisierte Algorithmen und damit zusammenhängende Derandomisierungstechniken vorgestellt werden. Weiter werden die Themen semidefinite Programmierung, Online-Algorithmen (z.B. für das Ski Rental Problem), die Maximierung von Flüssen in Netzwerken und ihre Anwendungen sowie andere Optimierungsheuristiken betrachtet und die Laufzeit und Güte des jeweils verwendeten Algorithmus analysiert.

Zielstellung:

Methodik effizienten Algorithmierens.
 

Voraussetzungen:

Grundkenntnisse in Theoretischer Informatik (Module 500210)
543050 Datensicherheit Deutsch Winter 5

Inhalte:

Übersicht:

Es werden die Grundprinzipien moderner Verschlüsselungsverfahren dargestellt.
Die erforderlichen (unvermeidlichen) mathematischen Grundlagen werden gezielt eingeführt. Darauf aufbauend werden Anwendungsmöglichkeiten skizziert.

In dieser Vorlesung werden wichtige und häufig benutzte Verfahren, die im Zusammenhang mit der Verschlüsselung von Daten verwendet werden, vorgestellt und hinsichtlich ihrer Sicherheit gegenüber Angriffen von Dritten analysiert.
Nach der Vorstellung einiger klassischer Verfahren wie Cäsar- und Hill-Chiffre wird speziell das RSA-Verfahren inklusive verschiedener Varianten sowie deren Sicherheit und Anwendungen behandelt. Des Weiteren wird unter anderem das Thema Digitale Unterschriften erläutert.
Die in der Vorlesung vorgestellten Techniken werden in den zugehörigen Übungen angewandt und vertieft.

Zielstellung:
Verständnis zu Grundprinzipien moderner Verschlüsselungs-verfahren.
 

Voraussetzungen:

Keine
543070 Datensicherheit und Kryptographie Deutsch Sommer 5

Inhalte:

Übersicht:

Turing Maschinen;
Berechenbarkeit;
NP-Vollständigkeit;
klassische und moderne kryptographische Verfahren;
digitale Signaturen;
Hashfunktionen

In dieser Vorlesung wird zunächst die algorithmische Komplexität von Funktionen/Problemen betrachtet, speziell wird das Konzept NP Vollständigkeit vorgestellt. Danach werden wichtige und häufig benutzte Verfahren, die im Zusammenhang mit der Verschlüsselung von Daten verwendet werden, vorgestellt und hinsichtlich ihrer Sicherheit gegenüber Angriffen von Dritten analysiert. Nach der Vorstellung einiger klassischer Verfahren wie Cäsar- und Hill-Chiffre wird speziell das RSA-Verfahren inklusive verschiedener Varianten sowie deren Sicherheit und Anwendungen behandelt. Des Weiteren werden unter anderem die Themen Digitale Unterschriften und Hashfunktionen erläutert. Die in der Vorlesung vorgestellten Techniken werden in den zugehörigen Übungen angewandt und vertieft.

Zielstellung:

Verstehen von Aspekten der Problematik der Komplexität von algorithmischen Problemen und ihrer Bedeutung für die Datensicherheit.
 

Voraussetzungen:

Keine
543030 Approximationsalgorithmen Deutsch Winter 5

Inhalte:

Übersicht:
 
Verschiedene wichtige und in der Praxis häufig auftretende Optimierungsprobleme lassen sich nicht in Polynomialzeit lösen (bei P ungleich NP), eine exakte Lösung erfordert somit sehr großen Zeitaufwand. Daher versucht man häufig Näherungslösungen zu erzielen, die man effizient, d.h. in Polynomialzeit, finden kann. Von Interesse ist dann natürlich, welche Qualität der erhaltenen Lösung man garantieren kann. Vorgestellt und analysiert werden algorithmische Approximationsverfahren für verschiedene typische Probleme, an denen man gut geeignete Lösungstechniken erlernen kann. Die in der Vorlesung vorgestellten Techniken werden in den zugehörigen Übungen angewandt und vertieft.
 
  • Laufzeiten und Güten von Algorithmen
  • online und offline Situationen und geometrische Anwendungen
  • Einfache Approximationsstrategien wie Greedy-Verfahren und ihre Analyse für spezielle Probleme wie Maximum Independent Set, MAXCUT
  • randomisierte Verfahren, Rundungstechniken und lineare Programmierung
  • Konvertierung randomisierter Verfahren in deterministische Verfahren, lineare und quadratische Optimierungsprobleme und Sampling
  • Nichtapproximierbarkeitsresultate
     
Zielstellung:
 
Ziel dieses Moduls ist das Erlernen von Techniken zur algorithmischen Approximation der optimalen Lösungen von Problemen in Polynomialzeit, deren exakte Lösung im Allgemeinen nur mit hohem Rechenaufwand ermittelt werden kann. Auch werden Techniken zur Abschätzung der erzielbaren Güten der gelieferten Lösungen erlernt. Mit dem Erlernten erlangt man die Kompetenz, für spezielle Anwendungsprobleme geeignete Approximationsverfahren anwenden und ihre Qualität einschätzen zu können.
 

Voraussetzungen:

Keine
655150 Betriebssysteme Prof. M. Werner Deutsch Winter 5

Inhalte:

Übersicht:
Die Lehrveranstaltung vermittelt Grundprinzipien und Architekturmuster von modernen Betriebssystemen.

Klassifikation von Betriebssystemen;
Architekturprinzipien; Hierarchisches Schichtenmodell;
Ressourcen; Aktivitätsformen;
Threads; Steuerung kritischer Abschnitte;
Prozesskommunikation;
Deadlock;
Datenübertragung;
Speicherverwaltung;
Massenspeicher;
Administration;
Sicherheit.

Zielstellung:
Erwerb der Kenntnisse wesentlicher Architektur- und Funktionsprinzipien von Betriebssystemen.
 

Voraussetzungen:

Grundlagen der Rechnerarchitektur;
Kenntnis einer imperativen Programmiersprache (C, C++, Java, ...) ;
Praktischer Umgang mit Betriebssystemen (Anmelden, Programm ausführen, Code übersetzen und linken, ...) ; Elementarmathematik.
565010 Betriebssysteme für verteilte Systeme Prof. M. Werner Deutsch Winter 5

Inhalte:

Übersicht:

In dieser Veranstaltung werden Grundlagen und Algorithmen von modernen verteilten Software-Systemen diskutiert. Dies beinhaltet u.a.:

Spezielle Problematiken verteilter Systeme (Skalierbarkeit, Transparenzen, ...);
Architektur- und Kommunikationsmuster (RPC, MOM, P2P, Namensdienste, ...) ;
Reihenfolge (Ordnungsrelationen, logische Zeit, Gruppenkommunikation, ...) ;
Uhrensynchronisation (Berkeley, NTP) ;
Replikation und Konsistenz (CAP-Theorem, Transaktionen) ;
Consensus (PAXOS, FLP Impossibility, Praxisbeispiele, ...) ;
Fehlertoleranz (Chandra, Quorum, ...) ;
Verteilte Objekte (CORBA, ...).

Zielstellung:

Erwerb von Verständnis von Problemen der Betriebssysteme in verteilten Systemen; Kenntnisse über verteilte Algorithmen; Kenntnisse über Funktion und Aufbau von Betriebssystemen für verteilte Systeme.
 

Voraussetzungen:

Betriebssystemkonzepte;
Konzepte der Rechnerkommunikation.
577070 Softwaretechnologie Dr.-Ing. Marcus Hilbrich Deutsch Sommer 5

Inhalte:

Übersicht:

Prinzipien des Software Engineering; Entwicklungsprozesse; Prozessanalyse und -modellierung; objektorientierte Analyse; UML; Entwurf; Testen

Zielstellung:

Ziel ist es, dass die Teilnehmer sich das Einmaleins der Softwaretechnologie aneignen und nicht, ein Programmierpraktikum zu absolvieren.

Die erforderlichen Grundkenntnisse zur Entwicklung komplexer Softwaresysteme nach den Methoden der strukturierten und der objektorientierten Analyse werden vermittelt und sind unter praxisähnlichen Bedingungen im Rahmen eines kleineren Softwareprojektes einzusetzen.

Das Praktikum wird in Projektteams durchgeführt.
 

Voraussetzungen:

Keine
500010 Datenstrukturen >Dr.-Ing. Marcus Hilbrich Deutsch Sommer 5

Inhalte:

Übersicht:

abstrakte Datentypen; Listen; Bäume; Stacks; Queues; Graphen; Speicherkonzepte; Sortierverfahren; Suchverfahren; Hashing; geometrische Algorithmen

Zielstellung:
Inhalt sind grundlegende Datenstrukturen. Dazu gehören Listen, Bäume und Graphen. Aufbauend auf den Grundlagen der Datenstrukturen werden die zugehörigen Alogorithmen betrachtet. Dabei stehen Algorithmen zum Suchen und Sortieren im Vordergrund. Zusätzlich zu den in Java gezeigten Algorithmen, stehen grundlegende Ansätze der objektorientierten Programmierung im Fokus.
 

Voraussetzungen:

Keine
* aktuelle Lehrveranstaltung steht auch für Masterstudierende in bestimmten Studiengängen zur Verfügung
 

MASTER - Deutsch (Lehrveranstaltungen Master als PDF)

Modulnummer Name Lehrkraft Lernmaterial Semester LP
561050 Optimierung im Compilerbau Prof. G. Rünger Deutsch Sommer 5

Inhalte:

Übersicht:

Die Vorlesung beschäftigt sich mit klassischen Optimierungsverfahren des Compilerbaus und mit Optimierungsverfahren für Speicherhierarchien oder Parallelrechner.
Im Einzelnen werden die folgenden Themengebiete behandelt:
  • Datenflussanalyse und optimierende Transformationen zur Verbesserung des Programmverhaltens
  • Datenabhängigkeitsanalysen zur Ausnutzung von mehreren Funktionseinheiten moderner Mikroprozessoren
  • Lokalitäts- und Parallelitätsanalyse von Programmen
  • Programmtransformationen zur Optimierung von Programmen für Rechner mit Speicherhierarchien

Zielstellung:

Kenntnisse zur Optimierung im Compilerbau
 

Voraussetzungen:

Grundlegende Kenntnisse in:
  • Imperativer Programmierung;
  • Rechnerarchitektur;
  • Graphentheorie;
  • Algorithmen und Grammatiken.
561090 Paralleles Wissenschaftliches Rechnen Prof. G. Rünger Deutsch Sommer 5

Inhalte:

Übersicht:

Das Modul befasst sich mit Anwendungen und Algorithmen des wissenschaftlichen Rechnens und deren effizienter Realisierung auf modernen Parallelrechnern.
Vorgestellt werden einzelne Algorithmen der Numerik und spezielle Applikationen.
Ebenso werden grundlegende Techniken zur Unterstützung der parallelen Programmierung besprochen.
Hier sind etwa Partitionierungen, Lastbalancierungs- und Schedulingalgorithmen zu nennen.

Zielstellung:

Kenntnisse im parallelen wissenschaftlichen Rechnen.
 

Voraussetzungen:

Programmierkenntnisse in C
565110 Betriebssysteme II Prof. M. Werner Deutsch Sommer 5

Inhalte:

Übersicht:

In der Grundlagenveranstaltung "Betriebssysteme" wurde phänomenologisch die Funktion und der Aufbau von Betriebssystemen betrachtet. Darauf aufbauend geht es in "Betriebssysteme 2" darum, wie der Einfluss von Designentscheidungen auf nicht-funktionale Eigenschaften, wie z.B. Leistungsfähigkeit oder Korrektheit, bewertet werden kann.
Es werden daher Ansätze diskutiert, mit denen Betriebssysteme qualitativ und quantitativ durch Modellierung und Analyse bewertet werden können.

Quantitative und qualitative Modellierung und Analyse von Betriebssystemphänomenen.

Zielstellung:

Erwerb der Fähigkeiten, Betriebssysteme zu bewerten und zu modellieren.
 

Voraussetzungen:

Inhalte der Vorlesung "Betriebssysteme";
Anwendungsbereite mathematisch/logische Fähigkeiten;
Interesse an Abstraktion und mathematischen/formalen Behandlung konkreter Sachverhalte.
THIS_02 Approximations- und Onlinealgorithmen< Deutsch Winter 5

Inhalte:

Übersicht:
 
  • online und offline Situation, Begriff der Kompetivität bei verschiedenen Typen von Adversaries
  • Ski Rental, Bahncard und Paging Probleme
  • Randomisierte Strategien
  • Geometrische Plazierungsprobleme

Verschiedene wichtige und in der Praxis häufig auftretende Optimierungsprobleme lassen sich nicht in Polynomialzeit lösen (bei P ungleich NP), eine exakte Lösung erfordert somit sehr großen Zeitaufwand. Daher versucht man häufig Näherungslösungen zu erzielen, die man effizient, d.h. in Polynomialzeit, finden kann. Von Interesse ist dann natürlich, welche Qualität der erhaltenen Lösung man garantieren kann. Vorgestellt und analysiert werden algorithmische Approximationsverfahren für verschiedene typische Probleme, an denen man gut geeignete Lösungstechniken erlernen kann.
Auch wird die Online-Situation betrachtet, wenn die Eingabe nur sukzessive bekannt wird. Ein typisches Problem ist hierbei etwa das Bahncard-Problem (oder das American Airlines-Problem), wobei der Kauf einer Bahncard die Kosten von Fahrkarten für eine bestimmte Zeit um 25% bzw. 50% reduziert.

Die in der Vorlesung vorgestellten Techniken werden in den zugehörigen Übungen angewandt und vertieft.

Zielstellung:

Ziel dieses Moduls ist das Erlernen von Techniken zur Approximation von optimalen offline Lösungen in der online Situation. Mit dem Erlernten erlangt man die Kompetenz, für Anwendungsprobleme, auch aus dem täglichen Leben, Strategien zu entwickeln und ihre Qualität abschätzen zu können.
 

Voraussetzungen:

Keine
Legende:
LP = Leistungspunkte

TUCaktuell