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Originaltitel:
Data Analysis through Polyhedral Theory 
Originaluntertitel:
From Land Consolidation to Diameters 
Übersetzter Titel:
Datenanalyse durch Polyedrische Theorie 
Übersetzter Untertitel:
Von der Flurbereinigung zu Kreisdurchmessern 
Jahr:
2015 
Dokumenttyp:
Habilitation 
Institution:
Fakultät für Mathematik 
Betreuer:
Gritzmann, Peter (Prof. Dr.) 
Gutachter:
Ulbrich, Michael (Prof. Dr.); De Loera, Jesus A. (Prof. Dr.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
MAT Mathematik; RPL Raumplanung, Raumordnung 
TU-Systematik:
MAT 500d; MAT 910d 
Kurzfassung:
We study geometric bodies that appear in data analysis. First, we consider clustering for land consolidation. The optimal assignment of lots to farmers can be modelled as approximate norm-maximization. This leads to provably good algorithms generalizing classical methods in machine learning. Second, we study the combinatorial diameter of the relevant polyhedra. This leads us to the circuit diameters, which provide lower bounds on the number of steps of augmentation algorithms along circuits. 
Übersetzte Kurzfassung:
Wir studieren geometrische Körper in der Datenanalyse. Die optimale Zuweisung von Flurstücken zu Bauern in der Flurbereinigung kann als approximative Normmaximierung modelliert werden. Dies führt zu Verallgemeinerungen klassischer Methoden des Machine Learning. Zudem untersuchen wir die kombinatorischen Durchmesser der relevanten Polyeder. Dies führt zu den Kreisdurchmessern, die untere Schranken für die Anzahl der Schritte von Augmentationsalgorithmen entlang einer Kreisbasis liefern. 
Mündliche Prüfung:
27.05.2015 
Dateigröße:
647352 bytes 
Seiten:
33 
Letzte Änderung:
17.07.2015