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Henzinger_Monika Group

Algorithmen

In der Datenverarbeitung ist das Sparen der Ressourcen von großer Bedeutung. Meist wird versucht, die Rechenzeit und den Speicherplatz zu minimieren. Das Forschungsgebiet der effizienten Algorithmen und Datenstrukturen versucht jedoch zu verstehen, wie man diese Ressourcen einsparen kann – beispielsweise durch den Entwurf besserer Algorithmen, aber auch durch den Nachweis der Grenzen möglicher Einsparungen.

Ein besonderer Schwerpunkt unserer Forschung zu effizienten Algorithmen sind dynamische Einstellungen. Hier wird die Eingabe für das Programm wiederholt aktualisiert und nach jeder Aktualisierung verglichen, ob die neue Lösung schneller gefunden werden kann als durch den Neustart der Berechnung mit neuem Input.

Der zweite Bereich unserer Forschung liegt in der Entwicklung von Algorithmen, die die Privatsphäre der Eingabedaten schützen. Dies kann durch die Zugabe von geeignetem Rauschen erreicht werden. Unser Ziel ist es, die Menge dieses Rauschens zu minimieren, da es die Informationen, die aus der Ausgabe gewonnen werden können, reduziert und den Algorithmus verlangsamen kann. Die Menge des Rauschens hängt davon ab, welche Informationen aus den Daten errechnet werden müssen und welche Art von Datenschutzgarantien gewünscht sind. Auch hier liegt unser Schwerpunkt auf der dynamischen Umgebung, in der sich die Eingabedaten ständig ändern.

Der dritte Bereich unserer Forschung ist die Umsetzung der theoretisch besten Algorithmen in einfache und praktische Algorithmen, die wir implementieren und empirisch bewerten. Wie in unseren anderen Projekten sind wir besonders an Algorithmen für sich dynamisch ändernde Eingaben interessiert.




Team


Laufende Projekte

Effiziente Algorithmen und Datenstrukturen, insbesondere in dynamischen Umgebungen | Verantwortungsvolles Rechnen, insbesondere differentieller Datenschutz | Algorithmus-Entwicklung;


Aktuelle Publikationen

Henzinger MH, Sricharan AR, Steiner TA. 2024. Private counting of distinct elements in the turnstile model and extensions. International Conference on Approximation Algorithms for Combinatorial Optimization Problems . APPROX: Conference on Approximation Algorithms for Combinatorial Optimization Problems, LIPIcs, vol. 317, 40. View

Axiotis K, Cohen-Addad V, Henzinger MH, Jerome S, Mirrokni V, Saulpic D, Woodruff DP, Wunder M. 2024. Data-efficient learning via clustering-based sensitivity sampling: Foundation models and beyond. Proceedings of the 41st International Conference on Machine Learning. ICML: International Conference on Machine Learning, PMLR, vol. 235, 2086–2107. View

La Tour MD, Henzinger MH, Saulpic D. 2024. Making old things new: A unified algorithm for differentially private clustering. Proceedings of the 41st International Conference on Machine Learning. ICML: International Conference on Machine Learning, PMLR, vol. 235, 12046–12086. View

Zheng DW, Henzinger MH. 2024. Multiplicative auction algorithm for approximate maximum weight bipartite matching. Mathematical Programming. View

Goranci G, Henzinger MH, Räcke H, Sachdeva S, Sricharan AR. 2024. Electrical flows for polylogarithmic competitive oblivious routing. 15th Innovations in Theoretical Computer Science Conference. ITCS: Innovations in Theoretical Computer Science Conference, LIPIcs, vol. 287, 55. View

Zu Allen Publikationen

ReX-Link: Monika Henzinger


Karriere

seit 2023 Professor, Institute of Science and Technology Austria (ISTA)
2009 – 2023 Professor, University of Vienna
2005 – 2009 Professor, EPFL, Schweiz
1999 – 2005 Google
1996 – 1999 Digital Equipment Corporation
1993 – 1996 Assistant Professor at Cornell University, USA
1993 PhD, Princeton University, USA


Ausgewählte Auszeichnungen

2021 Wittgenstein Award
2021 ERC Advanced Grant
2019 Stanford University Distinguished Visiting Austrian Chair
2019 Carus medal of the German Academy of Sciences Leopoldina
2018 Science Award of the City of Vienna
2017 SIGIR Test of Time Award
2017 Member of the Austrian Academy of Sciences
2016 Fellow of the Association of Computing Machinery
2014 Member of the German Academy of Sciences Leopoldina
2014 Fellow of the European Association of Theoretical Computer Science
2014 ERC Advanced Grant
2013 Honorary Doctorate of the Technical University of Dortmund, Germany
2013 Member of the Academia Europaea
2004 European Young Investigator Award of the European Science Foundation
2001 Top 25 Women on the Web Award
1995: CAREER Development Award of the National Science Foundation




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