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Institut für Stochastik

Sekretariat
Kollegiengebäude Mathematik (20.30)
Zimmer 2.056 und 2.002

Adresse
Hausadresse:
Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Institut für Stochastik
Englerstr. 2
D-76131 Karlsruhe

Postadresse:
Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Institut für Stochastik
Postfach 6980
D-76049 Karlsruhe

Öffnungszeiten:
Mo-Fr 10:00 - 12:00

Tel.: 0721 608 43270/43265

Fax.: 0721 608 46066

Markovsche Ketten (Sommersemester 2019)

Dozent: Dr. Bruno Ebner
Veranstaltungen: Vorlesung (0159600), Übung (0159700)
Semesterwochenstunden: 3+1


Die Vorlesung beginnt zum donnerstags Termin am 25.04.2019.

Termine
Vorlesung: Montag 14:00-15:30 Nusselt-Hörsaal Beginn: 25.4.2019
Übung: Donnerstag 11:30-13:00 Engelbert-Arnold-Hörsaal (EAS)
Dozenten
Dozent Dr. Bruno Ebner
Sprechstunde: Dienstag 14:00 - 15:00 Uhr oder nach Vereinbarung
Zimmer 2.018 Kollegiengebäude Mathematik (20.30)
Email: Bruno.Ebner@kit.edu
Übungsleiter Gregor Leimcke M. Sc.
Sprechstunde: nach Vereinbarung
Zimmer 2.014 Kollegiengebäude Mathematik (20.30)
Email: gregor.leimcke@kit.edu

Inhalte der Vorlesung

In der Vorlesung werden folgende Themen besprochen:

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

Material und weitere Informationen

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

Termine der Übung

  • 06.05
  • 20.05
  • 06.06
  • 24.06
  • 08.07
  • 22.07

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.