Suchergebnis: Katalogdaten im Frühjahrssemester 2020

Computational Biology and Bioinformatics Master Information
More informations at: https://www.cbb.ethz.ch
Auflagen-Lerneinheiten
Das untenstehende Lehrangebot gilt nur für MSc Studierende mit Zulassungsauflagen.
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
252-0002-AALData Structures and Algorithms Information
Belegung ist NUR erlaubt für MSc Studierende, die diese Lerneinheit als Auflagenfach verfügt haben.

Alle anderen Studierenden (u.a. auch Mobilitätsstudierende, Doktorierende) können diese Lerneinheit NICHT belegen.
E-8 KP15RF. Friedrich Wicker
KurzbeschreibungThis course is about fundamental algorithm design paradigms (such as induction, divide-and-conquer, backtracking, dynamic programming), classic algorithmic problems (such as sorting and searching), and data structures (such as lists, hashing, search trees). Moreover, an introduction to parallel programming is provided. The programming model of C++ will be discussed in some depth.
LernzielAn understanding of the design and analysis of fundamental algorithms and data structures. Knowledge regarding chances, problems and limits of parallel and concurrent programming. Deeper insight into a modern programming model by means of the programming language C++.
InhaltFundamental algorithms and data structures are presented and analyzed. Firstly, this comprises design paradigms for the development of algorithms such as induction, divide-and-conquer, backtracking and dynamic programming and classical algorithmic problems such as searching and sorting. Secondly, data structures for different purposes are presented, such as linked lists, hash tables, balanced search trees, heaps and union-find structures. The relationship and tight coupling between algorithms and data structures is illustrated with geometric problems and graph algorithms.

In the part about parallel programming, parallel architectures are discussed conceptually (multicore, vectorization, pipelining). Parallel programming concepts are presented (Amdahl's and Gustavson's laws, task/data parallelism, scheduling). Problems of concurrency are analyzed (Data races, bad interleavings, memory reordering). Process synchronisation and communication in a shared memory system is explained (mutual exclusion, semaphores, monitors, condition variables). Progress conditions are analysed (freedom from deadlock, starvation, lock- and wait-freedom). The concepts are underpinned with examples of concurrent and parallel programs and with parallel algorithms.

The programming model of C++ is discussed in some depth. The RAII (Resource Allocation is Initialization) principle will be explained. Exception handling, functors and lambda expression and generic prorgamming with templates are further examples of this part. The implementation of parallel and concurrent algorithm with C++ is also part of the exercises (e.g. threads, tasks, mutexes, condition variables, promises and futures).
LiteraturCormen, Leiserson, Rivest, and Stein: Introduction to Algorithms, 3rd ed., MIT Press, 2009. ISBN 978-0-262-03384-8 (recommended text)

B. Stroustrup, The C++ Programming Language (4th Edition) Addison-Wesley, 2013.

Maurice Herlihy, Nir Shavit, The Art of Multiprocessor Programming, Elsevier, 2012.
Voraussetzungen / BesonderesPrerequisites:
Lecture Series 252-0856-00L Computer Science or equivalent knowledge in programming with C++.

Please note that this is a self study (virtual) course, which implies that (in the autumn semester) there are no physical lectures or exercise sessions offered. If you want to attend the real course, please go to 252-0002-00L in the spring semester.
406-0242-AALAnalysis II Information
Belegung ist NUR erlaubt für MSc Studierende, die diese Lerneinheit als Auflagenfach verfügt haben.

Alle anderen Studierenden (u.a. auch Mobilitätsstudierende, Doktorierende) können diese Lerneinheit NICHT belegen.
E-7 KP15RM. Akveld
KurzbeschreibungMathematical tools of an engineer
LernzielMathematics as a tool to solve engineering problems, mathematical formulation of problems in science and engineering. Basic mathematical knowledge of an engineer
InhaltMulti variable calculus: gradient, directional derivative, chain rule, Taylor expansion. Multiple integrals: coordinate transformations, path integrals, integrals over surfaces, divergence theorem, applications in physics.
Literatur- James Stewart: Multivariable Calculus, Thomson Brooks/Cole
- William L. Briggs / Lyle Cochran: Calculus: Early Transcendentals: International Edition, Pearson Education (Chapters 10 - 14)
406-0603-AALStochastics (Probability and Statistics)
Belegung ist NUR erlaubt für MSc Studierende, die diese Lerneinheit als Auflagenfach verfügt haben.

Alle anderen Studierenden (u.a. auch Mobilitätsstudierende, Doktorierende) können diese Lerneinheit NICHT belegen.
E-4 KP9RM. Kalisch
KurzbeschreibungIntroduction to basic methods and fundamental concepts of statistics and
probability theory for non-mathematicians. The concepts are presented on
the basis of some descriptive examples. The course will be based on the
book "Statistics for research" by S. Dowdy et.al. and on the
book "Introductory Statistics with R" by P. Dalgaard.
LernzielThe objective of this course is to build a solid fundament in probability
and statistics. The student should understand some fundamental concepts and
be able to apply these concepts to applications in the real
world. Furthermore, the student should have a basic knowledge of the
statistical programming language "R". The main topics of the course are:
- Introduction to probability
- Common distributions
- Binomialtest
- z-Test, t-Test
- Regression
InhaltFrom "Statistics for research":
Ch 1: The Role of Statistics
Ch 2: Populations, Samples, and Probability Distributions
Ch 3: Binomial Distributions
Ch 6: Sampling Distribution of Averages
Ch 7: Normal Distributions
Ch 8: Student's t Distribution
Ch 9: Distributions of Two Variables [Regression]

From "Introductory Statistics with R":
Ch 1: Basics
Ch 2: Probability and distributions
Ch 3: Descriptive statistics and tables
Ch 4: One- and two-sample tests
Ch 5: Regression and correlation
Literatur"Statistics for research" by S. Dowdy et. al. (3rd
edition); Print ISBN: 9780471267355; Online ISBN: 9780471477433; DOI:
10.1002/0471477435;
From within the ETH, this book is freely available online under:
http://onlinelibrary.wiley.com/book/10.1002/0471477435

"Introductory Statistics with R" by Peter Dalgaard; ISBN
978-0-387-79053-4; DOI: 10.1007/978-0-387-79054-1
From within the ETH, this book is freely available online under:
http://www.springerlink.com/content/m17578/
252-0856-AALComputer Science Information
Belegung ist NUR erlaubt für MSc Studierende, die diese Lerneinheit als Auflagenfach verfügt haben.

Alle andere Studierenden (u.a. auch Mobilitätsstudierende, Doktorierende) können diese Lerneinheit NICHT belegen.
E-4 KP9RF. Friedrich Wicker, M. Schwerhoff
KurzbeschreibungDie Vorlesung bietet eine Einführung in das Programmieren mit einem Fokus auf systematischem algorithmischem Problemlösen. Lehrsprache ist C++. Es wird keine Programmiererfahrung vorausgesetzt.
LernzielPrimäres Lernziel der Vorlesung ist die Befähigung zum Programmieren mit C++. Studenten beherrschen nach erfolgreichem Abschluss der Vorlesung die Mechanismen zum Erstellen eines Programms, sie kennen die fundamentalen Kontrollstrukturen, Datenstrukturen und verstehen, wie man ein algorithmisches Problem in ein Programm abbildet. Sie haben eine Vorstellung davon, was "hinter den Kulissen" passiert, wenn ein Programm übersetzt und ausgeführt wird.
Sekundäre Lernziele der Vorlesung sind das Computer-basierte, algorithmische Denken, Verständnis der Möglichkeiten und der Grenzen der Programmierung und die Vermittlung der Denkart eines Computerwissenschaftlers.
InhaltWir behandeln fundamentale Datentypen, Ausdrücke und Anweisungen, (Grenzen der) Computerarithmetik, Kontrollanweisungen, Funktionen, Felder, zusammengesetze Strukturen und Zeiger. Im Teil zur Objektorientierung werden Klassen, Vererbung und Polymorhpie behandelt, es werden exemplarisch einfache dynamische Datentypen eingeführt.
Die Konzepte der Vorlesung werden jeweils durch Algorithmen und Anwendungen motiviert und illustriert.
SkriptEin Skript in englischer Sprache wird semesterbegleitend herausgegeben. Das Skript und die Folien werden auf der Vorlesungshomepage zum Herunterladen bereitgestellt.
LiteraturBjarne Stroustrup: Einführung in die Programmierung mit C++, Pearson Studium, 2010
Stephen Prata: C++ Primer Plus, Sixth Edition, Addison Wesley, 2012
Andrew Koenig and Barbara E. Moo: Accelerated C++, Addison-Wesley, 2000.
Voraussetzungen / BesonderesDieser virtuelle Kurs zum Selbststudium wird im Herbstsemester auch als physikalischer Kurs angeboten. Studenten ist empfohlen die Vorlesung und Übungen des physikalischen Kurses 252-0856-00L zu besuchen.
636-1005-AALBio V: Bioinformatics
Belegung ist NUR erlaubt für MSc Studierende, die diese Lerneinheit als Auflagenfach verfügt haben.

Alle anderen Studierenden (u.a. auch Mobilitätsstudierende, Doktorierende) können diese Lerneinheit NICHT belegen.
E-5 KP7RN. Beerenwinkel
Kurzbeschreibung
Lernziel
LiteraturPevsner J, Bioinformatics and Functional Genomics, 3rd edition, 2015, chapters 1–7
  •  Seite  1  von  1