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Institut für Stochastik

Sekretariat
Kollegiengebäude Mathematik (20.30)
Zimmer 2.056 und 2.002

Adresse
Karlsruher Institut für Technologie
Institut für Stochastik

Englerstr. 2
D-76131 Karlsruhe

Postadresse:
D-76128 Karlsruhe

Öffnungszeiten:
Mo-Fr 10:00 - 12:00

Tel.: 0721 608 43270/43265

Fax.: 0721 608 46066

Markovsche Ketten (Sommersemester 2016)

Dozent: Prof. Dr. Günter Last
Veranstaltungen: Vorlesung (0159600), Übung (0159700)
Semesterwochenstunden: 3+1


Termine
Vorlesung: Montag 14:00-15:30 Chemie-Hörsaal II
Übung: Donnerstag 14:00-15:30 AOC 201
Dozenten
Dozent Prof. Dr. Günter Last
Sprechstunde: Nach Vereinbarung.
Zimmer 2.001, Sekretariat 2.056 Kollegiengebäude Mathematik (20.30)
Email: guenter.last@kit.edu
Übungsleiter Daniel Schmithals M.Sc.
Sprechstunde: Nach Vereinbarung
Zimmer 2.009 Kollegiengebäude Mathematik (20.30)
Email: daniel.schmithals@kit.edu

Inhalt

Die Vorlesung behandelt folgende Themen:

Markov-Eigenschaft, Übergangswahrscheinlichkeiten, Simulationsdarstellung, Irreduzibilität und Aperiodizität, Stationäre Verteilungen, Ergodensätze, Reversible Markovsche Ketten, Warteschlangen, Jackson-Netzwerke, Irrfahrten, Markov Chain Monte Carlo, Markovsche Ketten in stetiger Zeit, Übergangsintensitäten, Geburts- und Todesprozesse, Poissonscher Prozess

Termine der Übung

28.04.2016, 09.05.2016, 06.06.2016, 09.06.2016, 23.06.2016, 07.07.2016, 21.07.2016

Klausurtermine

Mittwoch, 03.08.2016, 10:00 - 12:00 Uhr, Daimler-HS
Mittwoch, 05.10.2016, 11:00 -13:00 Uhr, Hertz-HS

Material und weitere Informationen

Material zur Vorlesung, Tutoriumstermine, sowie alle wichtigen Informationen finden Sie auf der ILIAS-Seite der Vorlesung.

Literaturhinweise

Brémaud, P. (1999): Markov Chains: Gibbs Fields, Monte Carlo Simulation and Queues. Springer, New York.
Häggström, O. (2007): Finite Markov Chains and Algorithmic Applications. Cambridge University Press, Cambridge.
Lawler, G. (2006): Introduction to Stochastic Processes. Chapman Hall, Boca Raton.
Norris, J. (1997): Markov Chains. Cambridge University Press.
Privault, N. (2013) Understanding Markov Chains : Examples and Applications. Springer.
Resnick, S. (1992): Adventures in Stochastic Processes. Birkhäuser, Boston.
Ross, S. (1996): Stochastic Processes. Wiley, New York.