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| Modulbezeichnung (engl.):
Computability and Complexity Theory |
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| Code: KIM-BK |
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4V (4 Semesterwochenstunden) |
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6 |
| Studiensemester: 1 |
| Pflichtfach: ja |
Arbeitssprache:
Deutsch |
Prüfungsart:
mündliche Prüfung, 20 min.
[letzte Änderung 25.02.2025]
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DFI-BK (P610-0278) Informatik, Master, ASPO 01.10.2018
, 1. Semester, Pflichtfach
KIM-BK (P222-0047) Kommunikationsinformatik, Master, ASPO 01.10.2019
, 1. Semester, Pflichtfach
PIM-BK (P221-0048) Praktische Informatik, Master, ASPO 01.10.2011
, 1. Semester, Pflichtfach
PIM-BK (P221-0048) Praktische Informatik, Master, ASPO 01.10.2017
, 1. Semester, Pflichtfach
PIM-BK (P221-0048) Praktische Informatik, Master, SO 01.10.2026
, 1. Semester, Pflichtfach
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Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 60 Veranstaltungsstunden (= 45 Zeitstunden). Der Gesamtumfang des Moduls beträgt bei 6 Creditpoints 180 Stunden (30 Std/ECTS). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 135 Stunden zur Verfügung.
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Empfohlene Voraussetzungen (Module):
Keine.
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Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
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Modulverantwortung:
Prof. Dr. Maximilian Altmeyer |
Dozent/innen: Prof. Dr. Maximilian Altmeyer
[letzte Änderung 27.09.2016]
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Lernziele:
Nach Abschluss der Veranstaltung sind Studierende in der Lage, die wichtigen Begriffe der Berechenbarkeits- und Komplexitätstheorie zu definieren und anhand von Beispielen zu erläutern. Sie sind mit den Eigenschaften von Automaten und Sprachen vertraut und können bei praktischen Aufgabenstellungen die geeigneten theoretischen Konzepte auswählen und anwenden. Sie verstehen die grundlegenden mathematischen Eigenschaften von Hardware und Software und sind in der Lage, die theoretischen Konzepte zu erkennen und anzuwenden, mit denen praktische Probleme gelöst werden. Sie können die Beschränkungen hinsichtlich Berechenbarkeit, denen gewisse Problemstellungen unterliegen, erläutern und können für neue Problemstellungen im Hinblick auf diese Beschränkungen analysieren. Studierende können ebenso die Komplexität von Problemen bezüglich Laufzeit ermitteln und daraus Folgerungen auf die praktische Durchführung von Algorithmen ziehen.
[letzte Änderung 29.04.2026]
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Inhalt:
1 Automaten und Sprachen * endliche und unendliche Automaten * Reguläre Ausdrücke * Satz von Kleene * Pumping-Lemma 2 Berechenbarkeitstheorie * Turingmaschinen * Church-Turing-These * Generatoren * Abzählbarkeit und Überabzählbarkeit * Entscheidbarkeit und Berechenbarkeit * Reduzierbarkeit 3 Komplexitätstheorie * Zeitkomplexität, Laufzeit * Komplexitätsklassen, P vs NP * NP-Vollständigkeit, Satz von Cook/Levin * Platzkomplexität
[letzte Änderung 22.01.2024]
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Weitere Lehrmethoden und Medien:
Vortrag, Übungen, Diskussion, Simulationen
[letzte Änderung 22.01.2024]
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Literatur:
Sipser, Michael. Introduction to the Theory of Computation. 3rd ed., Cengage Learning, 2012. Sakarovitch, Jacques. Elements of Automata Theory. Translated by Reuben Thomas, Cambridge University Press, 2009. Digital ed., Cambridge Core, 2013. Schöning, Uwe: Theoretische Informatik - kurz gefasst. Spektrum, 5. Auflage, 2008
[letzte Änderung 29.04.2026]
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Modul angeboten in Semester:
WS 2024/25,
WS 2023/24,
WS 2022/23,
WS 2021/22,
WS 2020/21,
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