Ausgestaltung von Data-Science Methoden zur Bearbeitung ungelöster Mathematik-Probleme: Unterschied zwischen den Versionen
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Dabei stellen sie eine wichtige Aufgabe und Herausforderung dar. | |||
Und es wird stetig versucht ihrer Lösung Schritt für Schritt näher zu kommen. | |||
Unter diesen bisher noch ungelösten Problemen der Mathematik ist auch das sogenannte „Frankl-Conjecture“ (ebenfalls bekannt unter dem Namen „Union-Closed Set Conjecture“). | |||
Data-Science | Diese Vermutung besagt, dass für jede, unter Vereinigung abgeschlossene Familie von Mengen, ein Element existiert, welches in mindestens der Hälfte der Familien-Mengen enthalten ist. | ||
Auch diese Arbeit hat das Ziel der Lösung dieses Problems Schritt für Schritt näher zu kommen, oder zumindest hilfreiche neue Werkzeuge für eine spätere Lösung bereitzustellen. | |||
Dafür wurde versucht eine Bearbeitung mit Hilfe von Data-Science-Methoden durchzuführen. | |||
Dies geschah, indem zunächst möglichst viele Beispiele für das Conjecture zufällig generiert wurden. | |||
Anschließend konnten diese generierten Beispiele betrachtet und weiter analysiert werden. | |||
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Aktuelle Version vom 16. Dezember 2020, 10:14 Uhr
| Vortragende(r) | Jonas Kasper | |
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| Vortragstyp | Bachelorarbeit | |
| Betreuer(in) | Klemens Böhm | |
| Termin | Fr 18. Dezember 2020 | |
| Vortragsmodus | ||
| Kurzfassung | In der Mathematik gibt es unzählige ungelöste Probleme, welche die Wissenschaft beschäftigen.
Dabei stellen sie eine wichtige Aufgabe und Herausforderung dar. Und es wird stetig versucht ihrer Lösung Schritt für Schritt näher zu kommen. Unter diesen bisher noch ungelösten Problemen der Mathematik ist auch das sogenannte „Frankl-Conjecture“ (ebenfalls bekannt unter dem Namen „Union-Closed Set Conjecture“). Diese Vermutung besagt, dass für jede, unter Vereinigung abgeschlossene Familie von Mengen, ein Element existiert, welches in mindestens der Hälfte der Familien-Mengen enthalten ist. Auch diese Arbeit hat das Ziel der Lösung dieses Problems Schritt für Schritt näher zu kommen, oder zumindest hilfreiche neue Werkzeuge für eine spätere Lösung bereitzustellen. Dafür wurde versucht eine Bearbeitung mit Hilfe von Data-Science-Methoden durchzuführen. Dies geschah, indem zunächst möglichst viele Beispiele für das Conjecture zufällig generiert wurden. Anschließend konnten diese generierten Beispiele betrachtet und weiter analysiert werden. | |