120.008 Geometrische Algorithmen für GIS
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2018S, VO, 1.0h, 1.0EC
TUWEL

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 1.0
  • ECTS: 1.0
  • Typ: VO Vorlesung

Ziele der Lehrveranstaltung

Learn basic and advanced algorithms and data structure to handle geometric problems

Inhalt der Lehrveranstaltung

Representation and analysis of geometric data:

- notion of algorithm

- complexity analysis

- efficiency

- algorithms and data structures for basic computational geometry problems

- algorithms and data structures for advanced computational geometry problems

- plane sweep approach

- spatial access methods

Vortragende Personen

  • Fogliaroni, Paolo

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Do.09:00 - 10:0008.03.2018 - 14.06.2018Seminarraum 127 Geometriche Algorithmen für GIS
Geometrische Algorithmen für GIS - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Do.08.03.201809:00 - 10:00Seminarraum 127 Geometriche Algorithmen für GIS
Do.15.03.201809:00 - 10:00Seminarraum 127 Geometriche Algorithmen für GIS
Do.22.03.201809:00 - 10:00Seminarraum 127 Geometriche Algorithmen für GIS
Do.12.04.201809:00 - 10:00Seminarraum 127 Geometriche Algorithmen für GIS
Do.19.04.201809:00 - 10:00Seminarraum 127 Geometriche Algorithmen für GIS
Do.26.04.201809:00 - 10:00Seminarraum 127 Geometriche Algorithmen für GIS
Do.03.05.201809:00 - 10:00Seminarraum 127 Geometriche Algorithmen für GIS
Do.17.05.201809:00 - 10:00Seminarraum 127 Geometriche Algorithmen für GIS
Do.24.05.201809:00 - 10:00Seminarraum 127 Geometriche Algorithmen für GIS
Do.07.06.201809:00 - 10:00Seminarraum 127 Geometriche Algorithmen für GIS
Do.14.06.201809:00 - 10:00Seminarraum 127 Geometriche Algorithmen für GIS

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
12.02.2018 00:00 13.03.2018 00:00 29.06.2018 00:00

Curricula

StudienkennzahlVerbindlichkeitSemesterAnm.Bed.Info
066 421 Geodäsie und Geoinformation Gebundenes Wahlfach2. Semester

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Vorkenntnisse

Understanding of pseudo-code, implementation skills in at least one programming language (best if Python)

Sprache

Englisch