Friedemann Mattern: Katalogdaten im Herbstsemester 2019 |
| Name | Herr Prof. em. Dr. Friedemann Mattern |
| Lehrgebiet | Informatik |
| Adresse | Zasiusstr. 111 79102 Freiburg GERMANY |
| Telefon | +49 761 70766547 |
| mattern@inf.ethz.ch | |
| URL | http://people.inf.ethz.ch/mattern/ |
| Departement | Informatik |
| Beziehung | Professor emeritus |
| Nummer | Titel | ECTS | Umfang | Dozierende | |
|---|---|---|---|---|---|
| 252-0437-00L | Verteilte Algorithmen  Findet dieses Semester nicht statt. | 5 KP | 3V + 1A | F. Mattern | |
| Kurzbeschreibung | Modelle verteilter Berechnungen; Raum-Zeit Diagramme; Virtuelle Zeit; Logische Uhren und Kausalität; Wellenalgorithmen; Verteilte und parallele Graphtraversierung; Berechnung konsistenter Schnappschüsse; Wechselseitiger Ausschluss; Election und Symmetriebrechung; Verteilte Terminierung; Garbage-Collection in verteilten Systemen; Beobachten verteilter Systeme; Berechnung globaler Prädikate. | ||||
| Lernziel | Kennenlernen von Modellen und Algorithmen verteilter Systeme. | ||||
| Inhalt | Verteilte Algorithmen sind Verfahren, die dadurch charakterisiert sind, dass mehrere autonome Prozesse gleichzeitig Teile eines gemeinsamen Problems in kooperativer Weise bearbeiten und der dabei erforderliche Informationsaustausch ausschliesslich über Nachrichten erfolgt. Derartige Algorithmen kommen im Rahmen verteilter Systeme zum Einsatz, bei denen kein gemeinsamer Speicher existiert und die Übertragungszeit von Nachrichten i.a. nicht vernachlässigt werden kann. Da dabei kein Prozess eine aktuelle konsistente Sicht des globalen Zustands besitzt, führt dies zu interessanten Problemen. Im einzelnen werden u.a. folgende Themen behandelt: Modelle verteilter Berechnungen; Raum-Zeit Diagramme; Virtuelle Zeit; Logische Uhren und Kausalität; Wellenalgorithmen; Verteilte und parallele Graphtraversierung; Berechnung konsistenter Schnappschüsse; Wechselseitiger Ausschluss; Election und Symmetriebrechung; Verteilte Terminierung; Garbage-Collection in verteilten Systemen; Beobachten verteilter Systeme; Berechnung globaler Prädikate. | ||||
| Literatur | - F. Mattern: Verteilte Basisalgorithmen, Springer-Verlag - G. Tel: Topics in Distributed Algorithms, Cambridge University Press - G. Tel: Introduction to Distributed Algorithms, Cambridge University Press, 2nd edition - A.D. Kshemkalyani, M. Singhal: Distributed Computing, Cambridge University Press - N. Lynch: Distributed Algorithms, Morgan Kaufmann Publ | ||||
| 252-0817-00L | Distributed Systems Laboratory Im Masterstudium können zusätzlich zu den Vertiefungsübergreifenden Fächern nur max. 10 Kreditpunkte über Laboratorien erarbeitet werden. Diese Labs gelten nur für das Masterstudium. Weitere Laboratorien werden auf dem Beiblatt aufgeführt. | 10 KP | 9P | G. Alonso, F. Mattern, T. Roscoe, A. Singla, R. Wattenhofer, C. Zhang | |
| Kurzbeschreibung | This course involves the participation in a substantial development and/or evaluation project involving distributed systems technology. There are projects available in a wide range of areas: from web services to ubiquitous computing including wireless networks, ad-hoc networks, RFID, and distributed applications on smartphones. | ||||
| Lernziel | Gain hands-on-experience with real products and the latest technology in distributed systems. | ||||
| Inhalt | This course involves the participation in a substantial development and/or evaluation project involving distributed systems technology. There are projects available in a wide range of areas: from web services to ubiquitous computing including as well wireless networks, ad-hoc networks, and distributed application on smartphones. The goal of the project is for the students to gain hands-on-experience with real products and the latest technology in distributed systems. There is no lecture associated to the course. For information of the course or projects available, see https://www.dsl.inf.ethz.ch/ or contact Prof. Mattern, Prof. Wattenhofer, Prof. Roscoe or Prof. G. Alonso. | ||||
| 252-0836-00L | Informatik II | 4 KP | 2V + 1U | F. Mattern | |
| Kurzbeschreibung | Die Vorlesung vermittelt die gebräuchlichsten Problemlösungsverfahren, Algorithmen und Datenstrukturen. Themen sind u.a.: Divide and Conquer-Prinzip, Rekursion, Sortieralgorithmen, Backtracking, Suche in Spielbäumen, Datenstrukturen (Listen, Stacks, Binärbäume etc.) zeitdiskrete Simulation, Nebenläufigkeit, Komplexität, Verifikation. Bei den Übungen wird die Programmiersprache Java verwendet. | ||||
| Lernziel | Einführung in die Methoden der Informatik sowie Vermittlung von Grundlagen zur selbständigen Bewältigung von anspruchsvolleren Übungen und Studienarbeiten mit Informatikkomponente im nachfolgenden Bachelor- und Masterstudium. | ||||
| Inhalt | Teil II der Vorlesung vermittelt die gebräuchlichsten Problemlösungsverfahren, Algorithmen und Datenstrukturen. Der Stoff umfasst auch grundlegende Konzepte und Mechanismen der Programmstrukturierung. Darüber hinaus wird generell das Denken in formalen Systemen, die Notwendigkeit zur Abstraktion, sowie die Bedeutung geeigneter Modellbildungen für die Informatik motiviert. Der Schwerpunkt der Vorlesung liegt auf der praktischen Informatik; konkrete Themen sind u.a.: Komplexität und Korrektheit von Algorithmen, Divide and Conquer-Prinzip, Rekursion, Sortieralgorithmen, Backtracking, Suche in Spielbäumen, Datenstrukturen (Listen, Stacks, binäre Bäume etc.), zeitdiskrete Simulation, Nebenläufigkeit, Verifikation. Bei den praktischen Übungen wird die Programmiersprache Java verwendet, dabei werden auch Aspekte wie Modularisierung, Abstraktion und Objektkapselung behandelt. Gelegentlich werden auch kurze Hinweise zum geschichtlichen Kontext der jeweiligen Konzepte gegeben. In den Übungen wird u.a. in Gruppen ein Spielprogramm für "Reversi" programmiert, am Ende des Semesters findet dazu ein Turnier statt. | ||||
| Skript | Folienkopien, erweitert um "bonus slides" mit weiterführenden Anmerkungen sowie Darstellungen des historischen Kontextes. | ||||
| Literatur | Lehrbuch von Mark Allan Weiss: Data Structures and Problem Solving Using Java, Addison Wesley. | ||||
| Voraussetzungen / Besonderes | Voraussetzungen: Informatik I. | ||||
| 252-3610-00L | Smart Energy | 4 KP | 2G + 1A | F. Mattern, V. C. Coroama | |
| Kurzbeschreibung | The lecture covers the role of ICT for sustainable energy usage. It starts out with a general background on the current landscape of energy generation and consumption and outlines concepts of the emerging smart grid. The lecture combines technologies from ubiquitous computing and traditional ICT with socio-economic and behavioral aspects and illustrates them with examples from actual applications. | ||||
| Lernziel | Participants become familiar with the diverse challenges related to sustainable energy usage, understand the principles of a smart grid infrastructure and its applications, know the role of ubiquitous computing technologies, can explain the challenges regarding security and privacy, can reflect on the basic cues to induce changes in consumer behavior, develop a general understanding of the effects of a smart grid infrastructure on energy efficiency. Participants will apply the learnings in a course-accompanying project, which includes both programming and data analysis. The lecture further includes interactive exercises, case studies and practical examples. | ||||
| Inhalt | - Background on energy generation and consumption; characteristics, potential, and limitations of renewable energy sources - Introduction to energy economics - Smart grid and smart metering infrastructures, virtual power plants, security challenges - Demand management and home automation using ubiquitous computing technologies - Changing consumer behavior with smart ICT - Benefits and challenges of a smart energy system - Smart heating, electric mobility | ||||
| Literatur | Will be provided during the course, though a good starting point is "ICT for green: how computers can help us to conserve energy" from Friedemann Mattern, Thosten Staake, and Markus Weiss (available at http://www.vs.inf.ethz.ch/publ/papers/ICT-for-Green.pdf). | ||||