On the influence of non-perfect randomness on probabilistic algorithms, Fachbücher von Markus Maucher

Das Buch "On the influence of non-perfect randomness on probabilistic algorithms" von Markus Maucher bietet eine umfassende Analyse der Auswirkungen von nicht perfekten Zufallsquellen auf probabilistische Algorithmen. In der Informatik spielen Zufallszahlen eine entscheidende Rolle bei der Lösung zahlreicher Probleme. Diese Dissertation untersucht, wie Algorithmen durch den Einsatz von pseudorandom Generators oder verzerrten Zufallsquellen beeinflusst werden. Der erste Teil der Arbeit widmet sich der Untersuchung mehrerer probabilistischer Algorithmen, die durch nicht unabhängige und gleichmässig verteilte Zufallszahlen beeinflusst werden, darunter Algorithmen zur Polynomvergleichung, Kargers Algorithmus zur Bestimmung des minimalen Schnitts in Graphen, Schöning's Random Walk Algorithmus für das Boolesche Erfüllbarkeitsproblem sowie der QuickSort-Algorithmus. Im zweiten Teil wird der Einfluss verschiedener Zufallsquellen auf die Qualität der Lösungen probabilistischer Optimierungsheuristiken analysiert, wobei Simulated Annealing und genetische Algorithmen als Beispiele dienen.