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6. Komplexität von Algorithmen 6.11 Approximation von Optimierungsproblemen Beweis (Fortsetzung) Nach Voraussetzung muß zudem t i ≤ T (t) − t i und folglich t i ≤ T opt gelten, denn sonst wäre die Aufgabe i früher verplant worden. Damit also T (t) − T opt T opt ≤ t i T opt ≤ t i t i = 1 Ohne Beweis stellen wir fest, daß der Algorithmus sogar 1 3 -approximierend ist. Man spricht in diesem Zusammenhang auch von der Güte der Approximation. Jürgen Koslowski (TU-BS) Theoretische Informatik 2 SS 2012 192 / 215
6. Komplexität von Algorithmen 6.11 Approximation von Optimierungsproblemen Ziel: PTAS für k = 2 . Dazu: Optimalalgorithmus für SiT(2) verwenden: finde alle Teilsummen von t ∈ N n mit dynamischer Programmierung; jede minimale Teilsumme ≥ τ := 1 ∑ 2 i
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Theoretische Informatik 2 Jürgen K
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Übersicht: Turingmaschinen I 2 3.
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Übersicht: Unentscheidbare Problem
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Hintergrund und Motivation Ziele de
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3. Turingmaschinen Kapitel 3 Turing
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3. Turingmaschinen 3.0 Vorüberlegu
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3. Turingmaschinen 3.1 Entscheidbar
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3. Turingmaschinen 3.1 Entscheidbar
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3. Turingmaschinen 3.2 Die Chomsky-
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3. Turingmaschinen 3.2 Die Chomsky-
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3. Turingmaschinen 3.3 Abschlußeig
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3. Turingmaschinen 3.4 Turing-berec
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4. Church-Turing-These Kapitel 4 Di
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RAM 4. Church-Turing-These 4.1 RAM
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4. Church-Turing-These 4.1 RAM Beim
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4. Church-Turing-These 4.2 Rekursiv
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5. Unentscheidbare Probleme Kapitel
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5. Unentscheidbare Probleme 5.1 Uni
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5. Unentscheidbare Probleme 5.4 Sat
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5. Unentscheidbare Probleme 5.4 Sat
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6. Komplexität von Algorithmen Kap
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6. Komplexität von Algorithmen 6.0
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