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近似和随机算法CS356

Approximation and Randomised Algorithms

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近似和随机算法CS356Approximation and Randomised Algorithms:

课程内容:

本课程旨在向学生介绍近似和随机算法领域,这些算法通常为标准算法提供了一种简单可行的替代方案。学生将学习此类算法的设计和分析所依据的数学基础。

课程大纲:

1、期望线性、矩和偏差、优惠券收集者问题

2、Chernoff界限及其应用

3、球入箱、哈希、布隆过滤器

4、概率方法、使用条件期望的非随机化

5、马尔可夫链和随机游走

6、线性规划对偶性、松弛、整体性差距、贪婪算法的集覆盖对偶拟合分析

7、线性规划确定性舍入:集合覆盖、广义赋值问题

8、线性规划随机舍入:集合覆盖、设施选址

9、乘法权值更新法:近似求解装箱/覆盖线性规划

10、如果时间允许,可以涵盖更多主题,例如马尔科夫链的尾不等式、基于SDP的算法、局部搜索算法、欧几里得TSP的PTAS、度量嵌入、近似难易、在线算法或流式处理。

学习成果:

在课程结束时,学生应能够:

1、理解并使用合适的数学工具设计近似算法并分析其性能。

2、理解并使用合适的数学工具设计随机算法并分析其性能。

3、学习如何为已知最佳精确确定性算法运行时间较长的难题设计性能保证较弱(但可证明)的更快速算法。

OUR COACHING PROCESS

我们的辅导流程

01

评估评测

提交辅导需求发送学习资料,教学部评估学习情况;

02

匹配老师

教学部精准匹配授课老师,提供老师背景等资料;

03

建群定方案

vip学习群,规划老师+督导老师+学管老师,1V3辅导;

04

排课授课

教学部排课,老师一对一辅导授课,高效课堂有保障;

05

答疑反馈

学管课堂反馈,课堂答疑+课件回放+笔记随时复习;

  • 评估评测确认需求

    同学提交辅导需求并发送相关学习资料(课件大纲资料等),教学部评估基础学习情况;

  • 匹配老师初步沟通

    教学部精准匹配授课老师,提供老师背景等资料;

  • 建学习群定辅导计划

    专属vip学习群,规划老师+督导老师+学管老师,1V3共同制定学习计划;

  • class="mb-8px font-bold text-14">预约排课导师授课

    教学部安排详细上课时间,老师一对一辅导授课,高效课堂有保障;

  • 答疑解惑课堂反馈

    督导学管老师随时反馈学习情况,课堂答疑,提供课件回放+笔记随时复习复盘。

TP 100 EXCELLENT TEACHERS

TOP100优秀师资

  • Johna
  • Johna
  • 教育背景:
  • 加州大学伯克利分校 机械工程 硕士
    加州大学伯克利分校 机械工程 学士
  • Durante
  • Durante
  • 教育背景:
  • 康奈尔大学 物理学 博士
  • Angelia
  • Angelia
  • 教育背景:
  • 伦敦大学学院 历史学 硕士
    上海外国语⼤学 英美社会⽂化 硕士
  • 郭老师
  • 郭老师
  • 教育背景:
  • 浙江农林大学风景园林学士
    墨尔本大学景观建筑硕士

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