Beim Entwerfen von Approximationsalgorithmen löst man manchmal ein semidefinites Programm, gefolgt von einem Rundungsschritt. Ein häufig verwendetes Beispiel, um dies zu veranschaulichen, ist Max-Cut. (Siehe zB Approximationsalgorithmen von Vijay Vazirani.)
Gibt es gute Bildungsquellen oder Umfragen, die über das Max-Cut-Problem hinausgehen und komplexere Rundungsalgorithmen und -techniken für ihre Analyse erklären? Ich denke an Fälle, in denen die Vektoren der SDP-Lösung nicht gleichmäßig auf einer Hypersphäre verteilt sind, unterschiedliche Längen aufweisen oder andere Eigenschaften aufweisen, die die Analyse erschweren.