教学：超越最坏情况分析（2013/2014年冬季）
超越最坏情况分析，2013/14年冬季
马丁·霍弗和马文·库内曼
在算法分析中进行的传统最坏情况分析通常会导致预测和评估与实际观察到的性能存在显著差异。特别是，设计用于优化最坏情况性能的算法在解决实际问题时不一定成功。研讨会讨论了最近使用随机对抗场景的几种方法，克服了最坏情况分析的局限性。研讨会的主题包括平滑分析、秘书问题和随机在线优化的更通用方法。
| 时间： |
星期四上午10:00（s.t.）上午12点 |
| 第一次会议： |
2013/14学年冬季第一个星期四，即10月17日。 |
| 房间： |
MPI大楼底层024（E1.4） |
| 前提条件： |
你应该具备扎实的算法和数据结构背景。这是一个高级研讨会。这些论文很有挑战性，要为你的演讲做好准备需要付出一些努力。这个阅读小组的目标受众是硕士生和高级学士生。 |
| 内容： |
在每节课上，我们最多有两篇论文演示（每45分钟+讨论）。希望获得学分的学生定期进行演讲，并就论文写一个简短的总结。 |
| 信用： |
如果你（i）定期介绍给你的论文，并且（ii）写一个简短的总结（大约5页），你就可以获得研讨会通常的7个学分。
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| 学生新闻： |
- 如果你想获得课程学分，请注册马文在10月24日之前给他发送一封短邮件（[名字]@mpi-inf.mpg.de）。还请指定您要提交的论文。（即使您没有参加介绍性讲座，也可以注册。）
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| 时间表： |
| 日期 |
扬声器 |
主题 |
| 10月17日 |
马丁 |
研讨会简介 |
| 1月16日 |
马诺伊，
丹尼尔 |
在线组合优化问题的随机分析
加权二部匹配的最优在线算法及组合拍卖的扩展 |
| 1月23日 |
尼古拉斯，
帕特里克 |
k均值方法的平滑分析
连续最短路径算法的平滑分析 |
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会谈参考：
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| 可用论文： |
平滑分析
秘书问题
随机在线优化与独立机构设计
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