อัลกอริทึมเรขาคณิต เครือข่ายมหาวิทยาลัย

รายละเอียด

ข้อมูลหลักสูตร: ในหลาย ๆ ด้านของวิทยาการคอมพิวเตอร์เช่นหุ่นยนต์คอมพิวเตอร์กราฟิกเสมือนจริงและระบบสารสนเทศทางภูมิศาสตร์จำเป็นต้องมีการเก็บวิเคราะห์และสร้างหรือจัดการข้อมูลเชิงพื้นที่ หลักสูตรนี้เกี่ยวข้องกับอัลกอริทึมของงานเหล่านี้: เราศึกษาเทคนิคและแนวคิดที่จำเป็นสำหรับการออกแบบและวิเคราะห์อัลกอริทึมเรขาคณิตและโครงสร้างข้อมูล แต่ละเทคนิคและแนวคิดจะแสดงให้เห็นบนพื้นฐานของปัญหาที่เกิดขึ้นในหนึ่งในพื้นที่การใช้งานที่กล่าวถึงข้างต้น

เป้าหมาย:
ในตอนท้ายของหลักสูตรนี้ผู้เข้าร่วมควรจะสามารถ
- เพื่อตัดสินใจว่าจะใช้อัลกอริทึมหรือโครงสร้างข้อมูลใดเพื่อแก้ปัญหาทางเรขาคณิตพื้นฐานที่กำหนด
- เพื่อวิเคราะห์ปัญหาใหม่ ๆ และหาวิธีแก้ปัญหาที่มีประสิทธิภาพโดยใช้แนวคิดและเทคนิคจากหลักสูตร

ที่ต้องการ:
เพื่อให้สามารถเรียนหลักสูตรนี้ได้สำเร็จคุณควรมีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับอัลกอริทึมและคณิตศาสตร์อยู่แล้ว นี่คือรายการสั้น ๆ ของสิ่งที่คุณควรรู้:
- สัญกรณ์ O, Ω-notation, Θ-notation; วิธีวิเคราะห์อัลกอริทึม
- แคลคูลัสพื้นฐาน: การจัดการผลรวมการแก้การเกิดซ้ำการทำงานกับลอการิทึม ฯลฯ
- ทฤษฎีความน่าจะเป็นพื้นฐาน: เหตุการณ์การแจกแจงความน่าจะเป็นตัวแปรสุ่มค่าที่คาดหวังเป็นต้น
- โครงสร้างข้อมูลพื้นฐาน: รายการที่เชื่อมโยงต้นไม้ค้นหาแบบไบนารี ฯลฯ
- คำศัพท์กราฟ
- ทักษะการเขียนโปรแกรมสำหรับการมอบหมายงานจริง

เนื้อหาส่วนใหญ่ในหลักสูตรนี้อ้างอิงจากหนังสือต่อไปนี้:
M. de Berg, O. Cheong, M. van Kreveld และ M. Overmars เรขาคณิตเชิงคำนวณ: อัลกอริทึมและแอปพลิเคชัน (รุ่นที่ 3) Springer-Verlag, 2008
ไม่จำเป็นต้องซื้อหนังสือเล่มนี้ อย่างไรก็ตามหากผู้เข้าร่วมต้องการทราบมากกว่าที่เสนอในหลักสูตรนี้หรือต้องการดูเนื้อหาที่กล่าวถึงในการบรรยายอีกครั้งเราขอแนะนำให้ซื้อหนังสือเล่มนี้

วิดีโอการบรรยายมีข้อผิดพลาดเล็กน้อยเล็กน้อย รายการข้อผิดพลาดเหล่านี้สามารถพบได้ภายใต้ทรัพยากร หากคุณคิดว่าคุณพบข้อผิดพลาดให้รายงานปัญหาโดยคลิกที่เครื่องหมายรูปสี่เหลี่ยมที่ด้านล่างของการบรรยายหรือตอบคำถามที่คุณพบข้อผิดพลาด