Algorithmische Informationstheorie

Name: Algorithmische Informationstheorie
Brand: Springer Nature
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Dieses Lehrbuch behandelt zunchst zentrale Themen der klassischen Theoretischen Informatik und fhrt darauf aufbauend in die Grundlagen der Algorithmischen Informationstheorie ein. Behandelt werden insbesondere die Fragestellungen: - Was sind Algorithmen? Was knnen sie und wo liegen ihre Grenzen? - Welche Aussagen sind ber die Laufzeit mglich? Welches sind die wichtigsten Komplexittsklassen? Was bedeuten diese fr Theorie und Praxis? - Wie kann die strukturelle Komplexitt von Daten beschrieben und analysiert werden? Das Buch richtet sich an Studierende in Mathematik- und Informatik-Studiengngen, die entsprechende Lehrveranstaltungen an Hochschulen aller Art besuchen oder sich unabhngig davon weiterbilden mchten. Alle formalen Grundlagen werden mathematisch przise und ausfhrlich dargestellt bzw. bewiesen, viele detaillierte Erklrungen und Querverweise erleichtern dabei das Verstndnis der Zusammenhnge. Dadurch ist das Buch auch fr Studierende der Informatik mit Fokus auf aktuelle praktische Problemstellungen und Anwendungsmglichkeiten, etwa im Bereich der Datenanalyse, gut zugnglich. Das Lehrbuch ist hervorragend zum Selbststudium geeignet. Jedes Kapitel beginnt mit einer kurzen Motivation des folgenden Inhalts. Ausfhrliche Erklrungen frdern das Verstndnis, viele Beispiele und Aufgaben dienen der Festigung des Wissens und dem Einben der dargestellten Methoden und Verfahren. Zu fast allen Aufgaben sind im Text oder am Ende des Buches Musterlsungen aufgefhrt. Zusammenfassungen am Kapitelende bieten darber hinaus Gelegenheit, den Stoff zu reflektieren.

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