TU Wien:Algorithmic Geometry VU (Nöllenburg)

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Daten[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Vortragende Martin NöllenburgManuel Sorge
ECTS 4,5
Letzte Abhaltung 2024W
Sprache English
Mattermost algorithmic-geometryRegisterMattermost-Infos
Links tiss:192133, tiss:186122, eLearning
Zuordnungen
Masterstudium Data Science Modul BDHPC/EX - Big Data and High Performance Computing - Extension
Masterstudium Business Informatics Modul DA/EXT - Data Analytics 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.

WS 2023/24:

Vorlesungen idr wöchentlich und nicht geblockt, 5 Übungseinheiten, am Ende eine mündliche Prüfung

Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Wissen über Algorithmen und Datenstrukturen (zB absolvierung der LVA aus dem Bachelorstudiengang) ist sehr empfehlenswert.

Bei der LVA Algorithmics werdne einige der Themen angeschnitten, allerdings halten sich die Vorteile des Besuches von Algorithmics in Grenzen, da hier ohnehin alles von Grund auf erklärt wird.

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.

W2023/24[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Es gibt 5 Übungsblätter á 20 Punkte, welche (abgewandelte/erweiterte) Problemlstellungen aus den Vorträgen enthalten, werden in 2er-Teams gelöst. Die Teams werden selbstständig vor der ersten Übungsdeadline mittels einer zusätzlichen TUWEL-Anmeldung zusammengestellt. Vor der Übungseinheit hat man bereits eine korrigierte und bewertete pdf zurückbekommen. Am Anfang der Übung wird man Informiert, welche Gruppe welches Beispiel präsentieren muss. Es reicht, wenn eine Person der 2er-Teams das Beispiel erklärt - dabei empfiehlt es sich auch, das Feedback des korrigierten pdf einzubauen. Die Präsentation ändert die Bewertung idr nicht. Man darf bei einer Übungseinheit fehlen. Um den Übungsteil positiv zu bestehen, müssen zumindest 4 Blätter mit mindestens 5 Punkten bewertet worden sein. Der Übungsteil macht 30% der Geamtnote aus.

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.

W2023/24[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

30% Übungsteil, 70% mündliche Prüfung. Allerdings ist zu beachten, dass mindestens 4 Übungsblätter mit mindestens 5/20 Punkten berwertet sein müssen

Die mündliche Prüfung läuft sehr entspannt ab, und Prof. Nöllenburg gestaltet sie immer fair. Manchmal muss man auch etwas skizzieren (eine Prüfung ohne wäre bei einem Fach mit diesem Thema wäre auch etwas eigenartig). Man muss keine komplizierten Beweise auswendig lernen.

Dauer der Zeugnisausstellung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

W21/22: Am selben Tag von mündlicher Prüfung

W2023/24: Auch hier bereits am selben Tag der 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.