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Approximation Algorithms Part II(으)로 돌아가기

에콜노르말쉬페리외르의 Approximation Algorithms Part II 학습자 리뷰 및 피드백

4.8
별점
44개의 평가

강좌 소개

Approximation algorithms, Part 2 This is the continuation of Approximation algorithms, Part 1. Here you will learn linear programming duality applied to the design of some approximation algorithms, and semidefinite programming applied to Maxcut. By taking the two parts of 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 second of a two-part course on Approximation Algorithms....

최상위 리뷰

RA

2016년 3월 13일

It is remarkable to note that Professor Claire Mathieu explains such a complex subject in such a elegant and understandable manner.

PV

2017년 2월 15일

Even better than the first! Very good classes (except for the two first of week 3 ...)

필터링 기준:

Approximation Algorithms Part II의 9개 리뷰 중 1~9

교육 기관: Andrew P

2016년 10월 28일

교육 기관: Deleted A

2018년 3월 1일

교육 기관: Claus D M P

2016년 8월 18일

교육 기관: Maxime J

2017년 2월 26일

교육 기관: Zhouningnan

2017년 1월 10일

교육 기관: Refik A

2016년 3월 14일

교육 기관: Paulo E d V

2017년 2월 16일

교육 기관: Reynaldo G

2016년 3월 4일

교육 기관: victor g

2017년 7월 21일