Markus Püschel: Katalogdaten im Herbstsemester 2022

Name	Herr Prof. Dr. Markus Püschel
Lehrgebiet	Informatik
Adresse	Dep. Informatik ETH Zürich, CAB H 69.3 Universitätstrasse 6 8092 Zürich SWITZERLAND
Telefon	+41 44 632 73 03
E-Mail	pueschel@inf.ethz.ch
URL	http://people.inf.ethz.ch/markusp/
Departement	Informatik
Beziehung	Ordentlicher Professor

Nummer	Titel	ECTS	Umfang	Dozierende
252-0026-00L	Algorithmen und Datenstrukturen	7 KP	3V + 2U + 1A	M. Püschel, D. Steurer
Kurzbeschreibung	The Kurs behandelt die Grundlagen des Entwurfs und der Analyse von Algorithmen und Datenstrukturen. Diese werden anhand von klassischen algorithmischen Problemen einschliesslich Graphenproblemen studiert. Die dazu nötige Einführung in die Graphentheorie ist ebenfalls Teil dieses Kurses.
Lernziel	Verständnis des Entwurfs und der Analyse grundlegender Algorithmen und Datenstrukturen. Verständnis der Grundlagen der Graphentheorie und einiger ihrere grundlegenden Algorithmen,
Inhalt	Der Kurs ist eine Einführung in die Grundlagen des Designs and der Analyse von Algorithmen. Dazu gehören zum einen klassische Entwurfsmuster für Algorithmen wie Induktion, Divide-and-Conquer und dynamische Programmierung. Diese werden anhand von klassischen Problemen wie zum Beispiel Suchen und Sortieren studiert. Zum anderen geht es um das Zusammenspiel von Algorithmen und Datenstrukturen wie verkettete Listen, Suchbäumen, Heaps und Union-Find Strukturen. Ein besondere Fokus sind Graphenalgorithmen für Probleme wie kürzeste Wege und minimale Spannbäume. Die dazu notwendige erste Einführung in die Graphentheorie ist ebenfalls Teil der Vorlesung.
Skript	Ein vollständiges Skript in Deutsch ist in der Entwicklung und bereits als vollständiger Entwurf auf der Vorlesungswebseite verfügbar.
Literatur	Abgesehen vom Skript und Vorlesungsunterlagen empfehlen wir die folgenden Bücher als zusätzliches Nachschlagewerk. Th. Ottmann, P. Widmayer: Algorithmen und Datenstrukturen, Spektrum-Verlag, 5. Auflage, Heidelberg, Berlin, Oxford, 2011 Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein: An Introduction to Algorithms, 3rd edition, MIT Press, 2009
263-2100-00L	Research Topics in Software Engineering Number of participants limited to 22. The deadline for deregistering expires at the end of the second week of the semester. Students who are still registered after that date, but do not attend the seminar, will officially fail the seminar.	2 KP	2S	P. Müller, M. Püschel
Kurzbeschreibung	This seminar is an opportunity to become familiar with current research in software engineering and more generally with the methods and challenges of scientific research.
Lernziel	Each student will be asked to study some papers from the recent software engineering literature and review them. This is an exercise in critical review and analysis. Active participation is required (a presentation of a paper as well as participation in discussions).
Inhalt	The aim of this seminar is to introduce students to recent research results in the area of programming languages and software engineering. To accomplish that, students will study and present research papers in the area as well as participate in paper discussions. The papers will span topics in both theory and practice, including papers on program verification, program analysis, testing, programming language design, and development tools. A particular focus will be on domain-specific languages.
Literatur	The publications to be presented will be announced on the seminar home page at least one week before the first session.
Voraussetzungen / Besonderes	Organizational note: the seminar will meet only when there is a scheduled presentation. Please consult the seminar's home page for information.
263-2800-00L	Design of Parallel and High-Performance Computing Number of participants limited to 125.	9 KP	3V + 2U + 3A	T. Hoefler, M. Püschel
Kurzbeschreibung	Advanced topics in parallel and high-performance computing.
Lernziel	Understand concurrency paradigms and models from a higher perspective and acquire skills for designing, structuring and developing possibly large parallel high-performance software systems. Become able to distinguish parallelism in problem space and in machine space. Become familiar with important technical concepts and with concurrency folklore.
Inhalt	We will cover all aspects of high-performance computing ranging from architecture through programming up to algorithms. We will start with a discussion of caches and cache coherence in practical computer systems. We will dive into parallel programming concepts such as memory models, locks, and lock-free. We will cover performance modeling and parallel design principles as well as basic parallel algorithms.
Voraussetzungen / Besonderes	This class is intended for the Computer Science Masters curriculum. Students must have basic knowledge in programming in C as well as computer science theory. Students should be familiar with the material covered in the ETH computer science first-year courses "Parallele Programmierung (parallel programming)" and "Algorithmen und Datenstrukturen (algorithm and data structures)" or equivalent courses.