Angebote zu "Algorithmik" (618 Treffer)

Grundlagen der Informatik 1. Programmierung, Al...
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Dieser erste Band der Informatik erklärt die grundlegenden Konzepte: Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen. Nach einer Einführung zum Aufbau von Rechnersystemen und zur Darstellung von Informationen folgt ein Einstieg in die Programmierung mit der Sprache Python. Dabei werden grundsätzliche Prinzipien von Programmiersprachen erläutert, darunter Schleifen, Rekursion, imperative, funktionale und objektorientierte Programmierkonzepte. Einige konkrete Projekte werden in Python realisiert, so etwa zur Datenbeschaffung im Internet und deren Aufbereitung oder zum Umgang mit diversen Sensoren und zur Steuerung externer Geräte mit dem Raspberry-Pi. Dem Objektorientierten Programmieren und insbesondere der Programmiersprache Java ist ein eigenes Kapitel gewidmet. Diese Sprache und ihre Infrastruktur unterstützen besonders die professionelle Entwicklung großer Projekte. Auch die neuesten Konzepte von Java (Lambdas, Ströme und Funktionale) werden anschaulich erläutert. Das letzte Kapitel behandelt klassische Algorithmen und Datenstrukturen: Such- und Sortieralgorithmen, Listen, Bäume, Graphen, Maps, und diverse andere Datentypen zum effi zienten Speichern, Wiederauffi nden und Transformieren von Daten. Diese werden mit ihren Vor- und Nachteilen und anhand von Java-Programmen dargestellt. Das Buch richtet sich an alle Einsteiger, die sich ernsthaft mit Informatik beschäftigen wollen, sei es zum Selbststudium oder zur Begleitung von Vorlesungen. In den folgenden Bänden dieses Buches werden die Themen, Rechnerarchitektur, Betriebssysteme, Rechnernetze, Internet, Compilerbau und Theoretische Informatik vertieft. Prof. Dr. Heinz-Peter Gumm ist Professor für Theoretische Informatik in Marburg. Nach dem Studium in Darmstadt und Winnipeg (Kanada) von 1970 bis 1975 und der Habilitation 1981 folgten Professuren in Hawaii, Kalifornien und New York. Seine Forschungsgebiete sind Formale Methoden, Allgemeine Algebren und Coalgebren. Prof. Dr. Manfred Sommer ist emeritierter Professor für Praktische Informatik in Marburg. Nach dem Studium in Göttingen und München von 1964 bis 1969, war er Assistent am ersten Informatik-Institut in Deutschland an der TU München. Es folgten zehn Jahre bei Siemens in München und von 1984 bis 2014 war er Informatik-Professor in Marburg.

Anbieter: buecher.de
Stand: 10.08.2017
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Fundamente der Informatik - Funktionale, impera...
34,80 € *
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An Gymnasien zählt der Informatik-Unterricht zu den wesentlichen Bausteinen, die die Kinder auf das spätere Studium und Berufsleben vorbereiten sollen. Dieses Buch dient Lehrern, die sich für diesen Unterricht zusätzlich qualifizieren wollen, und Studenten der Didaktik der Informatik als Lern- und Übungsbuch für die Unterrichts- und Prüfungsvorbereitung. Zahlreiche Übungen helfen, das Gelesene zu vertiefen. Die Lösungen stehen im Internet zur Verfügung.

Anbieter: ciando eBooks
Stand: 11.07.2017
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Evolutionary Algorithms
82,99 € *
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Evolutionary algorithms are bio-inspired algorithms based on Darwins theory of evolution. They are expected to provide non-optimal but good quality solutions to problems whose resolution is impracticable by exact methods. In six chapters, this book presents the essential knowledge required to efficiently implement evolutionary algorithms. Chapter 1 describes a generic evolutionary algorithm as well as the basic operators that compose it. Chapter 2 is devoted to the solving of continuous optimization problems, without constraint. Three leading approaches are described and compared on a set of test functions. Chapter 3 considers continuous optimization problems with constraints. Various approaches suitable for evolutionary methods are presented. Chapter 4 is related to combinatorial optimization. It provides a catalog of variation operators to deal with order-based problems. Chapter 5 introduces the basic notions required to understand the issue of multi-objective optimization and a variety of approaches for its application. Finally, Chapter 6 describes different approaches of genetic programming able to evolve computer programs in the context of machine learning.

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Evolutionary Algorithms
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Evolutionary algorithms are bio-inspired algorithms based on Darwins theory of evolution. They are expected to provide non-optimal but good quality solutions to problems whose resolution is impracticable by exact methods. In six chapters, this book presents the essential knowledge required to efficiently implement evolutionary algorithms. Chapter 1 describes a generic evolutionary algorithm as well as the basic operators that compose it. Chapter 2 is devoted to the solving of continuous optimization problems, without constraint. Three leading approaches are described and compared on a set of test functions. Chapter 3 considers continuous optimization problems with constraints. Various approaches suitable for evolutionary methods are presented. Chapter 4 is related to combinatorial optimization. It provides a catalog of variation operators to deal with order-based problems. Chapter 5 introduces the basic notions required to understand the issue of multi-objective optimization and a variety of approaches for its application. Finally, Chapter 6 describes different approaches of genetic programming able to evolve computer programs in the context of machine learning.

Anbieter: ciando eBooks
Stand: 11.07.2017
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Algorithms For Dummies
22,99 € *
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Discover how algorithms shape and impact our digital world All data, big or small, starts with algorithms. Algorithms are mathematical equations that determine what we see-based on our likes, dislikes, queries, views, interests, relationships, and more-online. They are, in a sense, the electronic gatekeepers to our digital, as well as our physical, world. This book demystifies the subject of algorithms so you can understand how important they are business and scientific decision making. Algorithms for Dummies is a clear and concise primer for everyday people who are interested in algorithms and how they impact our digital lives. Based on the fact that we already live in a world where algorithms are behind most of the technology we use, this book offers eye-opening information on the pervasiveness and importance of this mathematical science-how it plays out in our everyday digestion of news and entertainment, as well as in its influence on our social interactions and consumerism. Readers even learn how to program an algorithm using Python! Become well-versed in the major areas comprising algorithms Examine the incredible history behind algorithms Get familiar with real-world applications of problem-solving procedures Experience hands-on development of an algorithm from start to finish with Python If you have a nagging curiosity about why an ad for that hammock you checked out on Amazon is appearing on your Facebook page, youll find Algorithm for Dummies to be an enlightening introduction to this integral realm of math, science, and business. John Paul Mueller has produced 102 books and more than 600 articles to date on topics ranging from networking to machine learning. Luca Massaron is a data scientist specializing in organizing and interpreting big data and transforming it into smart data by means of the simplest and most effective data mining and machine learning techniques.

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Discover how algorithms shape and impact our digital world All data, big or small, starts with algorithms. Algorithms are mathematical equations that determine what we see-based on our likes, dislikes, queries, views, interests, relationships, and more-online. They are, in a sense, the electronic gatekeepers to our digital, as well as our physical, world. This book demystifies the subject of algorithms so you can understand how important they are business and scientific decision making. Algorithms for Dummies is a clear and concise primer for everyday people who are interested in algorithms and how they impact our digital lives. Based on the fact that we already live in a world where algorithms are behind most of the technology we use, this book offers eye-opening information on the pervasiveness and importance of this mathematical science-how it plays out in our everyday digestion of news and entertainment, as well as in its influence on our social interactions and consumerism. Readers even learn how to program an algorithm using Python! Become well-versed in the major areas comprising algorithms Examine the incredible history behind algorithms Get familiar with real-world applications of problem-solving procedures Experience hands-on development of an algorithm from start to finish with Python If you have a nagging curiosity about why an ad for that hammock you checked out on Amazon is appearing on your Facebook page, youll find Algorithm for Dummies to be an enlightening introduction to this integral realm of math, science, and business. John Paul Mueller has produced 102 books and more than 600 articles to date on topics ranging from networking to machine learning. Luca Massaron is a data scientist specializing in organizing and interpreting big data and transforming it into smart data by means of the simplest and most effective data mining and machine learning techniques.

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Stand: 11.07.2017
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Algorithmen - Eine Einführung
89,95 € *
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Der Cormen bietet eine umfassende und vielseitige Einführung in das moderne Studium von Algorithmen. Es stellt viele Algorithmen Schritt für Schritt vor, behandelt sie detailliert und macht deren Entwurf und deren Analyse allen Leserschichten zugänglich. Sorgfältige Erklärungen zur notwendigen Mathematik helfen, die Analyse der Algorithmen zu verstehen. Den Autoren ist es dabei geglückt; Erklärungen elementar zu halten, ohne auf Tiefe oder mathematische Exaktheit zu verzichten. Jedes der weitgehend eigenständig gestalteten Kapitel stellt einen Algorithmus, eine Entwurfstechnik, ein Anwendungsgebiet oder ein verwandtes Thema vor. Algorithmen werden beschrieben und in Pseudocode entworfen, der für jeden lesbar sein sollte, der schon selbst ein wenig programmiert hat. Zahlreiche Abbildungen verdeutlichen, wie die Algorithmen arbeiten. Ebenfalls angesprochen werden Belange der Implementierung und andere technische Fragen, wobei, da Effizienz als Entwurfskriterium betont wird, die Ausführungen eine sorgfältige Analyse der Laufzeiten der Programme mit ein schließen. Über 1000 Übungen und Problemstellungen und ein umfangreiches Quellen- und Literaturverzeichnis komplettieren das Lehrbuch, dass durch das ganze Studium, aber auch noch danach als mathematisches Nachschlagewerk oder als technisches Handbuch nützlich ist. Für die dritte Auflage wurde das gesamte Buch aktualisiert. Die Änderungen sind vielfältig und umfassen insbesondere neue Kapitel, überarbeiteten Pseudocode, didaktische Verbesserungen und einen lebhafteren Schreibstil. So wurden etwa - neue Kapitel zu van-Emde-Boas-Bäume und mehrfädigen (engl.: multithreaded) Algorithmen aufgenommen, - das Kapitel zu Rekursionsgleichungen überarbeitet; sodass es nunmehr die Teile-und-Beherrsche-Methode besser abdeckt, - die Betrachtungen zu dynamischer Programmierung und Greedy-Algorithmen überarbeitet; Memoisation und der Begriff des Teilproblem-Graphen als eine Möglichkeit; die Laufzeit eines auf dynamischer Programmierung beruhender Algorithmus zu verstehen, werden eingeführt. - 100 neue Übungsaufgaben und 28 neue Problemstellungen ergänzt. Umfangreiches Dozentenmaterial (auf englisch) ist über die Website des US-Verlags verfügbar.

Anbieter: ciando eBooks
Stand: 11.07.2017
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Mathematische Algorithmen zur passiven Indoor-O...
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Spätestens seit dem Abhörskandal um die NSA rückt die Frage in den Vordergrund, wie sicher neben E-Mails und Telefonaten unsere Standortinformationen sind. In dieser Arbeit werden Algorithmen vorgestellt, die es ermöglichen, ein mobiles Endgerät ohne Kenntnis des Nutzers zu orten. Aus dem Inhalt: Ortung mit IEEE 802.11v Lateration / Triangulation Ortung mit neuronalen Netzen Kalman-Filter Die vorgestellten Algorithmen wurden implementiert und praktisch erprobt. Weiterhin werden Optimierungen der Algorithmen vorgestellt, wodurch eine Ortungsgenauigkeit im Meterbereich erreicht wird.

Anbieter: buecher.de
Stand: 11.08.2017
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Information Theory, Inference and Learning Algo...
44,99 € *
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Information theory and inference, often taught separately, are here united in one entertaining textbook. These topics lie at the heart of many exciting areas of contemporary science and engineering - communication, signal processing, data mining, machine learning, pattern recognition, computational neuroscience, bioinformatics, and cryptography. This textbook introduces theory in tandem with applications. Information theory is taught alongside practical communication systems, such as arithmetic coding for data compression and sparse-graph codes for error-correction. A toolbox of inference techniques, including message-passing algorithms, Monte Carlo methods, and variational approximations, are developed alongside applications of these tools to clustering, convolutional codes, independent component analysis, and neural networks. The final part of the book describes the state of the art in error-correcting codes, including low-density parity-check codes, turbo codes, and digital fountain codes -- the twenty-first century standards for satellite communications, disk drives, and data broadcast. Richly illustrated, filled with worked examples and over 400 exercises, some with detailed solutions, David MacKay´s groundbreaking book is ideal for self-learning and for undergraduate or graduate courses. Interludes on crosswords, evolution, and sex provide entertainment along the way. In sum, this is a textbook on information, communication, and coding for a new generation of students, and an unparalleled entry point into these subjects for professionals in areas as diverse as computational biology, financial engineering, and machine learning.

Anbieter: buecher.de
Stand: 13.08.2017
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Evolutionary Algorithms for Food Science and Te...
116,99 € *
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Researchers and practitioners in food science and technology routinely face several challenges, related to sparseness and heterogeneity of data, as well as to the uncertainty in the measurements and the introduction of expert knowledge in the models. Evolutionary algorithms (EAs), stochastic optimization techniques loosely inspired by natural selection, can be effectively used to tackle these issues. In this book, we present a selection of case studies where EAs are adopted in real-world food applications, ranging from model learning to sensitivity analysis.

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Stand: 11.07.2017
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