SylabUZ
Nazwa przedmiotu | Theoretical foundations of computer science |
Kod przedmiotu | 11.3-WE-INFP-TFCS-Er |
Wydział | Wydział Informatyki, Elektrotechniki i Automatyki |
Kierunek | Informatyka |
Profil | ogólnoakademicki |
Rodzaj studiów | Program Erasmus pierwszego stopnia |
Semestr rozpoczęcia | semestr zimowy 2022/2023 |
Semestr | 2 |
Liczba punktów ECTS do zdobycia | 5 |
Typ przedmiotu | obowiązkowy |
Język nauczania | angielski |
Sylabus opracował |
|
Forma zajęć | Liczba godzin w semestrze (stacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne) | Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne) | Forma zaliczenia |
Wykład | 30 | 2 | - | - | Egzamin |
Ćwiczenia | 30 | 2 | - | - | Zaliczenie na ocenę |
Algorithms and Data Structures, Computational Logic, Linear Algebra, Mathematical Analysis.
Algorithms and their properties: correctness, partial correctness, halting property; proving correctnes and the halting property.
Computational complexity of algorithms (worst and average case complexity). Upper and lower bound on the compexity of an algorithmic problem, inherent complexity and the complexity gap. Determining the complexity of algorithms. Notation for asymptotic growth rates.
Foundations of automata theory, languages and computation: grammars and languages, finite automata, regular languages and regular expressions, context-free grammars and context-free languages, normal forms of grammars, derivation trees, pushdown automata, context-sensitive languages and linear bounded automata, Turing machines and recursively enumerable languages, the Chomsky hierarchy.
Counter automatons and Turing machines. Accepting vs deciding. Time and space complexity. Random access machine. Classes of algorithmic problems: P, NP NP-complete and PSPACE. Proving NP-completeness. Open problems on computational complexity. Limits of computabiliity and decidability. Church-Turing thesis.
Parallel and probabilistic algorithms. Product complexity. Chandra-Stockmeyer parallel computation thesis. Nick's class. RNC algorithms.
Lectures: conventional lectures
Exercises: whiteboard problem solving, presentations, discussions
Opis efektu | Symbole efektów | Metody weryfikacji | Forma zajęć |
Lectures: the passing condition is to obtaing a positive grade from the final exam.
Exercises: the passing condition is to obtain a positive grade from all tests.
Course: it is necesssary to pass both lectures and exercises.
Calculation of the final grade: lecture 50% + exercises 50%
Zmodyfikowane przez dr hab. inż. Piotr Borowiecki, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 21-04-2022 01:01)