TU Wien:Algorithmic Geometry VU (Nöllenburg)

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Daten[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Vortragende Martin NöllenburgVaidyanathan Peruvemba RamaswamyManuel Sorge
ECTS 4,5
Letzte Abhaltung 2023W
Sprache English
Mattermost algorithmic-geometryRegisterMattermost-Infos
Links tiss:192133, tiss:186122
Zuordnungen
Masterstudium Data Science Modul BDHPC/EX - Big Data and High Performance Computing - Extension
Masterstudium Logic and Computation Modul Algorithmics and Complexity (Gebundenes Wahlfach)
Masterstudium Visual Computing Modul Methods of Visual Computing (Gebundenes Wahlfach)
Masterstudium Software Engineering & Internet Computing Modul Algorithmik (Gebundenes Wahlfach)
Masterstudium Technische Informatik Modul Algorithms and Programming


Inhalt[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Räumliche Daten werden in den unterschiedlichsten Bereichen der Informatik verarbeitet, z.B. in Computergrafik und Visualisierung, in geographischen Informationssystemen, in der Robotik usw. Die algorithmische Geometrie beschäftigt sich mit dem Entwurf und der Analyse geometrischer Algorithmen und Datenstrukturen. In diesem Modul werden häufig verwendete Techniken und Konzepte der algorithmischen Geometrie vorgestellt und anhand ausgewählter und anwendungsbezogener Fragestellungen vertieft. Konkrete Vorlesungsthemen sind Algorithmen und Datenstrukturen für:

  • Konvexe Hülle
  • Linienschnitte
  • Polygontriangulierung
  • Bereichsabfragen
  • Punktlokalisierung
  • Voronoi-Diagramme und Delaunay-Triangulierungen
  • Dualität von Punkten und Geraden
  • Quadtrees
  • Well-Separated Pair Decomposition
  • Visibility Graphs (Robot Motion Planning)

Ablauf[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Vorlesungen leicht geblockt bis vor Weihnachten + vier Übungen, wobei eine Tafelleistung zu erbringen ist. Am Ende eine (20-minütige) mündliche Prüfung.

Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Algorithmen und Datenstrukturen 1 + 2 benötigt, Algorithmics empfehlenswert, muss aber nicht sein

Vortrag[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Locker, lässig und mit Fokus auf Verständnis der Themen.

Übungen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Vier Übungen; jeder Student muss in diesen vier Übungen irgendwann EINE Tafelleistung erbringen zu einem Beispiel seiner Wahl.

W2021/22[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Übungen wurden in 2er Teams gelöst und in TUWEL hochgeladen. Diese wurde dann vom Übungsleiter bereits vor der eigentlichen Übungseinheit bewertet, wodurch die Übungseinheit selbst sehr locker war und eher dazu genutzt wurde um zu diskutieren. Bewertung sehr fair und der Übungsleiter war auch sehr offen für unterschiedliche Lösungsansätze.

Prüfung, Benotung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

W2019/2020: Mündliche Prüfung über den ganzen Stoff. Algorithmen und Datenstrukturen wurden anhand von Beispielen detailliert abgefragt. Schwierige Theoreme waren keine dabei, aber man sollte Laufzeit- und Speicherkomplexitäten wissen. Es werden auch Papier und Stifte zur Verfügung gestellt, um Dinge aufzumalen. Schwierigere Beweise und Herleitungen der Laufzeit werden (eher) nicht abgefragt, wie z.B. die Herleitung der Abfragezeit bei kd-Trees.

Dauer der Zeugnisausstellung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

W21/22: Am selben Tag von mündlicher Prüfung

Zeitaufwand[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Wer sich ernsthaft mit den Übungen beschäftigt und auch versucht selbstständig alle Beispiele zu lösen wird wahrscheinlich "eher" über die 3 ECTS kommen. Die LVA-Leitung ist jedoch sehr um Verbesserungen bemüht, weshalb es kein Problem ist, dies auch als Kritik anzusprechen.

Unterlagen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Tipps[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  • Die Vorlesungen besuchen, da er dort die meisten Beweise auf die Tafel schreibt, und angeblich werden diese Beweise geprüft.

Highlights / Lob[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

noch offen

Verbesserungsvorschläge / Kritik[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  • Eher hoher Zeitaufwand, jedoch sehr Spannende LVA und ein nettes und motiviertes LVA-Team.