Semantische Suche

Donnerstag, 17. Dezember 2020, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Luc Mercatoris
Titel Erklärbare k-Portfolios von SAT-Solvern
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Jakob Bach
Vortragsmodus
Kurzfassung Das SAT-Problem ist eines der wohl bekanntesten NP-vollständigen Probleme. Hierbei handelt es sich um die Problemstellung, ob für eine gegebene aussagenlogische Formel G eine Variablenbelegung existiert, sodass G erfüllt ist.

Zum Lösen des SAT-Problems gibt es eine Vielzahl an unterschiedlichen Ansätzen, sogenannte SAT-Solver. Wie sich herausgestellt hat, ist die Performance der verschiedenen Solver jedoch stark von den jeweiligen Instanzen abhängig, für die es das SAT-Problem zu lösen gilt.

Deshalb interessiert man sich für Mengen von Solvern, die sich möglichst gut ergänzen, sogenannte Portfolios. Auf einem Portfolio wird dann mithilfe von Features der gegebenen Instanz eine Auswahl getroffen, welcher Solver wahrscheinlich der Beste ist.

Studien zeigen, dass solche Portfolios in ihrer Performance einzelnen Solvern weit überlegen sind, weshalb diese genauer untersucht werden sollten. Hauptaugenmerk der Arbeit liegt auf der Auswahl an möglichst kleinen Portfolios und auf kleinen Mengen von Instanzfeatures und der daraus resultierenden Performance.

Freitag, 18. Dezember 2020, 11:30 Uhr

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Vortragende(r) Jonas Kasper
Titel Ausgestaltung von Data-Science Methoden zur Bearbeitung ungelöster Mathematik-Probleme
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Klemens Böhm
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.

Freitag, 18. Dezember 2020, 14:00 Uhr

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Vortragende(r) Patrick Treyer
Titel Extraction of Performance Models from Microservice Applications based on Tracing Information
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Emre Taşpolatoğlu
Vortragsmodus
Kurzfassung A recent trend in the development of enterprise systems constitutes the design of software projects as microservices. When migrating monolithic systems, architectural performance models can provide a valuable contribution.

In this thesis, we present an approach for the automatic extraction of performance models based on tracing information. The extracted performance models reconstruct architecture, internal structure, control flow as well as usage scenarios of the system and can therefore support the migration process by simulations. The thesis includes an analysis of current standards in the field of distributed tracing, covering both the integration and the granularity of the extracted data. The architecture of our extraction process allows a flexible, vendor-independent adaptation according to the own system landscape. We also provide an evaluation of our approach, which includes aspects concerning the integration of tracing mechanisms, the examination of the extracted model elements as well as the deviation between model predictions and measurements on the real system.

Freitag, 1. Januar 2021, 11:30 Uhr

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
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Freitag, 1. Januar 2021, 14:00 Uhr

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