Stochastische Analyse von Algorithmen: Einblicke in Naturwissenschaft und Technik đ
Entdecken Sie die Bedeutung der stochastischen Analyse fĂŒr die Optimierung und das VerstĂ€ndnis von Algorithmen in Naturwissenschaft und Technik, prĂ€sentiert von Prof. Dr. Ralph Neininger.

PhysikalischerVerein
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Themenreihe: Naturwissenschaft und Technik
Referent: Prof. Dr. Ralph Neininger, Institut fĂŒr Mathematik, Goethe-UniversitĂ€t Frankfurt
Bei der stochastischen Analyse von Algorithmen und Datenstrukturen geht es darum, das typische Verhalten grundlegender Algorithmen zu verstehen. Dies geht ĂŒber eine Analyse der KomplexitĂ€t im schlechtesten Fall ("worst case analysis") oder im Mittel ("average case analysis") hinaus. Man stellt sich die Eingabe des Algorithmus zufĂ€llig vor. Soll z.B. eine Liste von Zahlen sortiert werden, so nimmt man jede der möglichen Permutationen der Zahlen als gleichwahrscheinlich an. Die resultierende KomplexitĂ€t ist dann zufĂ€llig. Dies erlaubt viele Eigenschaften zu quantifizieren, etwa Ereignisse von unerwĂŒnscht groĂer KomplexitĂ€t, deren Wahrscheinlichkeit man als exponentiell klein nachweisen möchte, um Garantien fĂŒr die ZuverlĂ€ssigkeit des Algorithmus zu erhalten.
Im Vortrag werden einige grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen im Rahmen einer stochastischen Analyse diskutiert. FĂŒr rĂ€umliche Daten spielen Fragmentierungen, die an Piet Mondrians GemĂ€lde erinnern, eine Rolle. Verbindungen zu Fragmentierungsproblemen aus der physikalischen Literatur, in der PhasenĂŒbergĂ€nge vorhergesagt wurden, werden hergestellt..
#PhysikalischerVerein #Mathematik #StochastischeAnalyse
Referent: Prof. Dr. Ralph Neininger, Institut fĂŒr Mathematik, Goethe-UniversitĂ€t Frankfurt
Bei der stochastischen Analyse von Algorithmen und Datenstrukturen geht es darum, das typische Verhalten grundlegender Algorithmen zu verstehen. Dies geht ĂŒber eine Analyse der KomplexitĂ€t im schlechtesten Fall ("worst case analysis") oder im Mittel ("average case analysis") hinaus. Man stellt sich die Eingabe des Algorithmus zufĂ€llig vor. Soll z.B. eine Liste von Zahlen sortiert werden, so nimmt man jede der möglichen Permutationen der Zahlen als gleichwahrscheinlich an. Die resultierende KomplexitĂ€t ist dann zufĂ€llig. Dies erlaubt viele Eigenschaften zu quantifizieren, etwa Ereignisse von unerwĂŒnscht groĂer KomplexitĂ€t, deren Wahrscheinlichkeit man als exponentiell klein nachweisen möchte, um Garantien fĂŒr die ZuverlĂ€ssigkeit des Algorithmus zu erhalten.
Im Vortrag werden einige grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen im Rahmen einer stochastischen Analyse diskutiert. FĂŒr rĂ€umliche Daten spielen Fragmentierungen, die an Piet Mondrians GemĂ€lde erinnern, eine Rolle. Verbindungen zu Fragmentierungsproblemen aus der physikalischen Literatur, in der PhasenĂŒbergĂ€nge vorhergesagt wurden, werden hergestellt..
#PhysikalischerVerein #Mathematik #StochastischeAnalyse
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Duration
01:21:10
Published
Jun 26, 2025
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