Forudsætninger/Anbefalede forudsætninger for
at deltage i modulet
Anbefalede faglige forudsætninger:
Modulet bygger videre på viden fra modulerne Datalogiens teoretiske
grundlag, Algoritmik og datastruktur samt Syntaks og semantik.
Modulets indhold, forløb og pædagogik
Læringsmål
Viden
- Beregnelighed:
- deterministiske og nondeterministiske Turing-maskiner;
afgørbare og genkendelige sprog og deres egenskaber:
Church-Turing-tesen
- acceptproblemet for Turing-maskiner; andre uafgørbare problemer
for Turing-maskiner; reduktioner og deres egenskaber
- Kompleksitetsteori:
- tidskompleksitet for deterministiske og nondeterministiske
Turing-maskiner; tidskompleksitetsklasser; polynomielle reduktioner
og deres anvendelser; NP-fuldstændighed; opfyldelighedsproblemet
(SAT); øvrige NP-fuldstændige problemer
- pladskompleksitet for deterministiske og nondeterministiske
Turing-maskiner; pladskompleksitetsklasser, forholdet mellem tids-
og pladskompleksitet
Færdigheder
- kunne redegøre præcist og ved brug af fagets terminologi og
notatin for vigtige resultater inden for teorierne for
beregnelighed og beregningskompleksitet og for hvordan og i hvilket
omfang disse resultater kan anvendes til at klassificere
beregningsproblemer
- kunne gøre brug af de fornødne skriftlige færdigheder i disse
sammenhænge
Kompetencer
- kunne anvende begreber og teknikker fra teorierne for
beregnelighed og beregningskompleksitet til analyse af
beregningsproblemer
Undervisningsform
Undervisningen tilrettelægges i henhold til de generelle
undervisningsformer for uddannelsen, jf. kapitel 3
Omfang og forventet arbejdsindsats
Det forventes at den studerende bruger 30 timer per ECTS,
hvilket for denne aktivitet betyder 150 timer.
Eksamen
Prøver
Yderligere informationer
Kontakt: Studienævn for datalogi via
cs-sn@cs.aau.dk eller
9940 8854