Das Frühjahrssemester 2021 findet bis auf Weiteres online statt. Ausnahmen: Veranstaltungen, die nur mit Präsenz vor Ort durchführbar sind. Bitte beachten Sie die Informationen der Dozierenden.

401-3054-14L  Probabilistic Methods in Combinatorics

SemesterHerbstsemester 2018
DozierendeB. Sudakov
Periodizitäteinmalige Veranstaltung
LehrspracheEnglisch



Katalogdaten

KurzbeschreibungThis course provides a gentle introduction to the Probabilistic Method, with an emphasis on methodology. We will try to illustrate the main ideas by showing the application of probabilistic reasoning to various combinatorial problems.
Lernziel
InhaltThe topics covered in the class will include (but are not limited to): linearity of expectation, the second moment method, the local lemma, correlation inequalities, martingales, large deviation inequalities, Janson and Talagrand inequalities and pseudo-randomness.
Literatur- The Probabilistic Method, by N. Alon and J. H. Spencer, 3rd Edition, Wiley, 2008.
- Random Graphs, by B. Bollobás, 2nd Edition, Cambridge University Press, 2001.
- Random Graphs, by S. Janson, T. Luczak and A. Rucinski, Wiley, 2000.
- Graph Coloring and the Probabilistic Method, by M. Molloy and B. Reed, Springer, 2002.

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte6 KP
PrüfendeB. Sudakov
FormSessionsprüfung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionDie Leistungskontrolle wird nur in der Session nach der Lerneinheit angeboten. Die Repetition ist nur nach erneuter Belegung möglich.
Prüfungsmodusschriftlich 180 Minuten
Zusatzinformation zum PrüfungsmodusBe aware that no exam repetition is offered until after the course itself will be taught again in a future semester.
Hilfsmittel schriftlichIt is an open books exam.
Diese Angaben können noch zu Semesterbeginn aktualisiert werden; verbindlich sind die Angaben auf dem Prüfungsplan.

Lernmaterialien

 
HauptlinkWebsite of the course (Moodle)
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
401-3054-14 VProbabilistic Methods in Combinatorics2 Std.
Do10-12HG D 7.2 »
B. Sudakov
401-3054-14 UProbabilistic Methods in Combinatorics1 Std.
Mo15-16HG E 5 »
B. Sudakov

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

Keine zusätzlichen Belegungseinschränkungen vorhanden.

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
Data Science MasterWählbare KernfächerWInformation
Doktorat Departement Informationstechnologie und ElektrotechnikLehrangebot Doktorat und PostdoktoratWInformation
Informatik MasterWahlfächer der Vertiefung in Theoretical Computer ScienceWInformation
Informatik MasterWahlfächer der Vertiefung General StudiesWInformation
Mathematik BachelorAuswahl: Mathematische Optimierung, Diskrete MathematikWInformation
Mathematik MasterAuswahl: Mathematische Optimierung, Diskrete MathematikWInformation