TU Wien:Algorithmic Geometry VU (Nöllenburg)

Daten[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Vortragende	Martin Nöllenburg• Vaidyanathan Peruvemba Ramaswamy• Manuel Sorge
ECTS	4,5
Abteilung	Forschungsbereich Algorithms and Complexity
Letzte Abhaltung	2023WS
Sprache	English
Mattermost	algorithmic-geometry • Register • Mattermost-Infos
Links	tiss:192133, tiss:186122

Zuordnungen
Master Data Science	Wahlmodul BDHPC/EX - Big Data and High Performance Computing - Extension
Master Business Informatics	Wahlmodul DA/EXT - Data Analytics Extension
Master Logic and Computation	Wahlmodul Algorithmics and Complexity
Master Visual Computing	Wahlmodul Methods of Visual Computing
Master Software Engineering & Internet Computing	Wahlmodul Algorithmik
Master Technische Informatik	Wahlmodul 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.