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Approximation Algorithms Part I(으)로 돌아가기

에콜노르말쉬페리외르의 Approximation Algorithms Part I 학습자 리뷰 및 피드백

4.7
별점
508개의 평가

강좌 소개

Approximation algorithms, Part I How efficiently can you pack objects into a minimum number of boxes? How well can you cluster nodes so as to cheaply separate a network into components around a few centers? These are examples of NP-hard combinatorial optimization problems. It is most likely impossible to solve such problems efficiently, so our aim is to give an approximate solution that can be computed in polynomial time and that at the same time has provable guarantees on its cost relative to the optimum. This course assumes knowledge of a standard undergraduate Algorithms course, and particularly emphasizes algorithms that can be designed using linear programming, a favorite and amazingly successful technique in this area. By taking this course, you will be exposed to a range of problems at the foundations of theoretical computer science, and to powerful design and analysis techniques. Upon completion, you will be able to recognize, when faced with a new combinatorial optimization problem, whether it is close to one of a few known basic problems, and will be able to design linear programming relaxations and use randomized rounding to attempt to solve your own problem. The course content and in particular the homework is of a theoretical nature without any programming assignments. This is the first of a two-part course on Approximation Algorithms....

최상위 리뷰

DA

2016년 1월 26일

The course provides a high-level introduction to approximation algorithm. There is no programming assignments but it provides nice introduction to approximation algorithm.

MH

2020년 5월 28일

A great course if you want to learn about approximation algorithms from the point of view of linear programming relaxation!

필터링 기준:

Approximation Algorithms Part I의 102개 리뷰 중 1~25

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2016년 1월 23일

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2016년 1월 26일

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2017년 1월 10일

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2016년 1월 20일

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