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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 2015)

Dozent: Dr. Bernhard Klar
Veranstaltungen: Vorlesung (0159600), Übung (0159700)
Semesterwochenstunden: 3+1
Hörerkreis: Bachelor und Lehramt Mathematik (ab 4. Semester)


Termine
Vorlesung: Montag 11:30-13:00 Hertz-Hörsaal Beginn: 13.4.2015, Ende: 13.7.2015
Donnerstag 14:00-15:30 (14-tägig) AOC 201
Übung: Donnerstag 14:00-15:30 (14-tägig) AOC 201 Beginn: 16.4.2015, Ende: 16.7.2015
Dozenten
Dozent Dr. Bernhard Klar
Sprechstunde: Donnerstag, 16:00-17:00 Uhr und nach Vereinbarung
Zimmer 2.052 Kollegiengebäude Mathematik (20.30)
Email: Bernhard.Klar@kit.edu
Übungsleiter Dr. Andreas Reichenbacher
Sprechstunde: Montags, 10:00-11:00 Uhr oder nach Vereinbarung
Zimmer 2.008 Kollegiengebäude Mathematik (20.30)
Email: andreas.reichenbacher@kit.edu
Übungsleiter Franz Nestmann , M.Sc.
Sprechstunde: Mittwoch 16:00 bis 17:00 Uhr und nach Vereinbarung
Zimmer 2.003 Kollegiengebäude Mathematik (20.30)
Email: franz.nestmann2@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

23.04.15, 07.05.15, 28.5.15, 18.06.15, 02.07.15, 16.07.15

Material und weitere Informationen

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


Literaturhinweise

Behrends, E. (2000): Introduction to Markov Chains. Vieweg, Braunschweig 2000.
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.