Perspektiverende Datalogikursus Uge 1 - Algoritmer og kompleksitet

Relaterede dokumenter
Perspektiverende Datalogikursus

Perspektiverende Datalogikursus

Perspektiverende Datalogikursus

Perspektiverende Datalogi Klassiske Algoritmer. Gerth Stølting Brodal

Algoritmer og Datastrukturer 1. Gerth Stølting Brodal Aarhus Universitet

Perspektiverende Datalogi Klassiske Algoritmer

Algoritmer og Datastrukturer 1. Gerth Stølting Brodal

Algoritmer og Datastrukturer 1. Gerth Stølting Brodal

Grundlæggende Algoritmer og Datastrukturer

Perspektiverende Datalogikursus

Rolf Fagerberg. Forår 2014

Rolf Fagerberg. Forår 2012

Rolf Fagerberg. Forår 2015

Rolf Fagerberg. Forår 2013

Rolf Fagerberg. Forår 2015

Perspektiverende Datalogikursus

Introduktion til Datalogi

Datamatiker Datalog. For studerende startet 2015

DM507 Algoritmer og datastrukturer

Introduktion til Datalogi

DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET

Program for erhvervspraktik på Science and Technology Uge 44, 2016 Hold B

Program for erhvervspraktik på Science and Technology Uge 44, 2016 Hold E

Computerstøttet beregning

Introduktion til DM507

DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET

Bits DM534. Rolf Fagerberg, 2012

Program for erhvervspraktik på Science and Technology Uge 44, 2015 Hold E

Programmering, algoritmik og matematik en nødvendig sammenblanding?

Skriftlig Eksamen Algoritmer og Datastrukturer 1. Datalogisk Institut Aarhus Universitet. Mandag den 22. marts 2004, kl

Program for erhvervspraktik på Science and Technology Uge 44, 2016 Hold C

Oplæg og øvelser, herunder frugt og vand Gerth Stølting Brodal

Program for erhvervspraktik på Science and Technology Uge 44, 2015 Hold B

Årsplan 9. Klasse Matematik Skoleåret 2015/16

Oplysninger, regler og gode råd

Perspektiverende Datalogi Internetalgoritmer. MapReduce. Gerth Stølting Brodal

Bachelor-Orientering for IT-bachelorer. Revideret 10. oktober 2016

Matematik i stort format Udematematik med åbne sanser

Et udtryk på formena n kaldes en potens med grundtal a og eksponent n. Vi vil kun betragte potenser hvor grundtallet er positivt, altså a>0.

Undervisningsbeskrivelse

Program for erhvervspraktik på Science and Technology Uge 44, 2016 Hold A

Eksamensopgaver datalogi, dl/vf 2010 side 1/5. 1. Lodtrækningssystem

Skriftlig Eksamen Diskret Matematik (DM528)

Forelæserne har alle virket meget engagerede og generelt set været gode til at formidle deres respektive emner.

INSTITUT FOR DATALOGI, AARHUS UNIVERSITET

DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET

Undervisningsbeskrivelse

Danmarks Tekniske Universitet

Sommerskole. Greve Privatskole

AVU skriftlige prøve og tilsynsplan maj 2013

Undervisningsbeskrivelse

Gerth Stølting Brodal Aarhus Universitet

GSK. Forår Indhold

Skriftlig Eksamen Kombinatorik, sandsynlighed og randomiserede algoritmer (DM528)

IMADAs Fagråd. Evalueringsrapport. Matematik & Datalogi. 2. juni Kontaktpersoner

Orientering om eksamen AVU 2015

Ë Ö ØÐ Ñ Ò ÙØÓÑ ØØ ÓÖ Ó Ö Ò Ð Å½ µ ÁÒ Ø ØÙØ ÓÖ Å Ø Ñ Ø ² Ø ÐÓ ËÝ Ò ÍÒ Ú Ö Ø Ø ß Ç Ò ÍÒ Ú Ö Ø Ø Ä Ö Ò ½ º ÒÙ Ö ¾¼¼ ÐÐ Ú ÒÐ ÐÔ Ñ Ð Ö Ð Ö Ó ÒÓØ Ø Ö Øºµ Ñ

DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET

Eksamensopgaver datalogi, dlc 2011 side 1/5. 1. Lodtrækningssystem

Information om avu eksamen maj/juni 2015

Læseplan for Foråret 2017, Odense

Skriftlig Eksamen Algoritmer og Datastrukturer (DM507)

UNIVERSITETSPÆDAGOGISK NETVÆRK

Program for erhvervspraktik på Science and Technology Uge 44, 2016 Hold D

Undervisningsbeskrivelse

Program for erhvervspraktik på Science and Technology Uge 44, 2015 Hold A

CV for Lasse Nielsen

Velkommen til DT3. Mercantec HOT Data, Hovedforløb 3, Datateknikere. - en kort introduktion til forløbet!

DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET

Anvendt matematik 2 10,0% Datalogi (hovedfag) 0 0,0% Datalogi (sidefag) 1 5,0% Matematik (hovedfag) 12 60,0% Matematik (sidefag) 5 25,0%

Serversideprogrammering, CMS og eshop. Dag 1: Introduktion og serverside programmering Niels Østergaard

HVAD ER SKOLE PÅ TVÆRS?

Farstrup Skole på vej Skolereformen. Farstrup Skole

Morgenmad ca. 1,5 kg Havregryn pr. morgen 1 pk. Rosiner 1 pk. Tørrede frugter (abrikoser og mandler)

BRP Kursusintroduktion og Java-oversigt

Oversigt over undervisningsforløbe i matematik C 2014/2015

Analyse af ombytningspuslespil

Undervisningsbeskrivelse

Program for erhvervspraktik på Science and Technology Uge 44, 2015 Hold D

Kursusgang 1: it-introduktion

Velkommen til IT3. Mercantec HOT Data, Hovedforløb 3, IT Supportere. - en kort introduktion til forløbet!

- en kort introduktion til forløbet! Mercantec HOT Data,

INSTITUT FOR DATALOGI, AARHUS UNIVERSITET EKSAMEN. Grundkurser i Datalogi. Algoritmer og Datastrukturer 1 (2003-ordning)

Mentalt velvære fremmer recovery

DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET

Danmarks Tekniske Universitet

Studieordning for bacheloruddannelsen i softwareudvikling ved IT-Universitetet i København

Spørgeskema til evaluering af Datalogi 0 GA høst 2003

Analyse af ombytningspuslespil

Undervisningsbeskrivelse

SRP Info før udlevering af opgaveformulering: Formalia, Skrivecamp-dage og aflevering af studieretningsprojektet!

Evaluering af Suppleringsuddannelsen i Generel Pædagogik, forår 2010

Matematik B - hf-enkeltfag, april 2011

Undervisningsbeskrivelse

DATALOGISK INSTITUT, AARHUS UNIVERSITET. Det Naturvidenskabelige Fakultet EKSAMEN. Grundkurser i Datalogi

Fysisk Design. Peter Gall Krogh Professor Arkitektskolen Aarhus. INTERACTIVE SPACES.net

FORÅR 2016 Aarhus. LEKTION DAG DATO TIDSPUNKT STED A Introduktion

Datalogistudiet. Rolf Fagerberg. Institut for Matematik og Datalogi Syddansk Universitet. Studiestart, 1. september 2014

Bachelor-Orientering for dataloger. Revideret 29. september 2017

Transkript:

Perspektiverende Datalogikursus Uge 1 - Algoritmer og kompleksitet Gerth Stølting Brodal 30. august 2006 ½

Perspektiverende kursus Formål: Vise bredden af Datalogi. Vise fagets anvendelighed. Vise konkrete eksempler på hvad datalogi er. Variation af undervisningsformen. ¾

Perspektiverende kursus Formål: Vise bredden af Datalogi. Vise fagets anvendelighed. Vise konkrete eksempler på hvad datalogi er. Variation af undervisningsformen. Form: Onsdag: 1-2 timers forelæsning (denne uge: 1 time). Torsdag: 7 timers praktiske øvelser, Open Learning Center. Fredag: 1-2 timers forelæsning (denne uge: 2 timer). ¾

Perspektiverende kursus Uge 1: Uge 2: Uge 3: Uge 4: Uge 5: Uge 6: Uge 7: Algoritmer og kompleksitet Automatisk validering af html-inputfelter Eksperimentel systemudvikling Modellering og simulation af distribuerede systemer Kryptologi og datasikkerhed Computergrafik Dynamisk OO-programmering

Algoritmer og kompleksitet Algoritme: Klart beskrevet metode til løsning af en opgave.

Algoritmer og kompleksitet Algoritme: Klart beskrevet metode til løsning af en opgave. Eksempler: 2 dl havregryn 4 dl vand Hæld alt i gryde. Kog 3 min. Smag til med salt. Madopskrift 50-35-30 g Tvinni to-trådet grøn Pinde nr. 3 Slå 38-28-20 m op, strik 4-3-3 p glatstr, start med r p. Lav raglan-indtag 2 r 2 dr r sm. Strikkeopskrift ÒØ ÓÖ ¼Æ µ Computerprogram

Algoritmik Algoritmik = designe og analysere algoritmer

Algoritmik Algoritmik = designe og analysere algoritmer Kvalitet af algoritme: Korrekt (d.v.s. løser bevisligt problemet). Effektiv - lavt ressourceforbrug. Tid Plads Nem at programmere. Problem-specifikke egenskaber.

Kompleksitet Kompleksitetsteori = studere problemers iboende sværhedsgrad

Kompleksitet Kompleksitetsteori = studere problemers iboende sværhedsgrad Problemer: Sortering, søgning, korteste veje,...

Kompleksitet Kompleksitetsteori = studere problemers iboende sværhedsgrad Problemer: Sortering, søgning, korteste veje,... Beregningsmodeller: Turing Aritmetiske Boolske Sorterings maskine netværk netværk netværk

Kompleksitet Kompleksitetsteori = studere problemers iboende sværhedsgrad Kompleksitetsklasser: Mål: Klasse(X,Y) = De problemer, som kan løses i model X med ressourceforbrug Y. Øvre grænser (d.v.s. algoritmer) og nedre grænser (d.v.s. beviser for at ingen algoritme i model X kan løse problemet med ressourceforbrug mindre end Y).

Format for torsdag Praktiske opgaver, tænkeopgaver, regneopgaver

Format for torsdag Program: Praktiske opgaver, tænkeopgaver, regneopgaver 08.15-08.45 Udlevering af laptops (een person per gruppe). 08.45-09.15 Registrering af private maskiner. 09.15-12.15 Øvelser. 12.15-13.00 Frokost (Storcenter Nord, IT-Parken kantine, matematisk kantine, Stakladen, madpakke... ) 13.00-16.00 Øvelser.

Format for torsdag Praktiske opgaver, tænkeopgaver, regneopgaver Program: 08.15-08.45 Udlevering af laptops (een person per gruppe). 08.45-09.15 Registrering af private maskiner. 09.15-12.15 Øvelser. 12.15-13.00 Frokost (Storcenter Nord, IT-Parken kantine, matematisk kantine, Stakladen, madpakke... ) 13.00-16.00 Øvelser. Eksamen = Tilstedeværelse + Skriftlig Aflevering Aflevering: Een udfyldt text-fil. Uploades 15.59 til BSCW -systemet. Lektier: Ingen.

Format for torsdag Pointe med øvelser: Se eksempler på algoritmiske ideer og metoder. Tænke. Tidstagning (ofte) mindre vigtig end at møde algoritmerne. Gerne flere i gruppen aktive ad gangen. Mål: Motiverende og konkretiserende baggrund for forelæsning fredag. ½¼

Matematik-repetition Logaritmer (grundtal 2): Ý ÐÓ ¾ ܵ ¾ Ý Ü ½½

Matematik-repetition Logaritmer (grundtal 2): ÐÓ ¾ ܵ ¾ Ý Ü Ý ½ ¾ ¼ ½¾ Ü ÐÓ ¾ ܵ ¼ ½ ¾ ¾½ ¾ ½½

Matematik-repetition Logaritmer (grundtal 2): ÐÓ ¾ ܵ ¾ Ý Ü Ý ½ ¾ ¼ ½¾ Ü ÐÓ ¾ ܵ ¼ ½ ¾ ¾½ NB: ¾ ÐÓ ¾ ܵ ÐÓ Üµ ÐÓ ½¼ ܵ ÐÓ Üµ ÐÓ Üµ ÐÒ Üµ ÐÓ Üµ (i datalogi) ½½

Matematik-repetition ¾ Æ Æ ½µÆ¾ ½ ƾ Æ Æ ½ ¾Æ ½ Æ Ascii-notation for ¾ potens: skrives ¾ ½¾

Husk Remedier: Hvert gruppe skal torsdag medbringe: en saks, to-tre ure med sekundvisere, skriveredskaber og lidt kladdepapir, evt. en lommeregner (gerne grafisk) Tid og sted: Torsdag 31. august kl. (8.15) 9:15 16:00 i Finlandsgade 24, lokale 157, 159, 164 ½

Spørgsmål? I tvivl om noget? ½

Spørgsmål? I tvivl om noget? Vi ses i morgen! ½