Markov-Ketten
| SWS | 4 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| ECTS | 5 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sprache(n) | Deutsch | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Lehrform | SU mit Übung | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Angebot | in jedem Wintersemester | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Aufwand | 40 Präsenzstunden Vorlesung, 20 Präsenzstunden Übung, 35 Stunden Vor-/Nachbereitung der Übungen, 55 Stunden Nachbereitung der Vorlesung und Prüfungsvorbereitung |
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| Voraussetzungen | Grundkenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie |
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| Ziele | Der Kurs soll die Fähigkeit vermitteln, Markov-Prozesse mit diskreten Zustandsräumen zu analysieren, gängige Grundtypen zu modellieren und zur Gewinnung quantitativer Aussagen zu simulieren. Kenntnisse der zugrundeliegenden mathematischen Theorie sollen in einem Umfang erworben werden, dass praktische Vorgehensweisen theoretisch sicher begründet werden können. |
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| Inhalt | Markov-Ketten mit diskreter Zeit: Schwache und starke Markov-Eigenschaft, Kommunikationsklassen, Rekurrenz und Transienz, Invarianz, Ergodizität, Irreduzibilität, Gleichgewicht, Poisson-Prozesse. Optional: Einführung in Warteschlangen. |
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| Medien und Methoden | Tafel, Folien, Beamer, Matlab. |
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| Literatur | Norris, J. R., Markov Chains, University of Cambridge, 1998. |
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| Zuordnungen Curricula |
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