Markovsche Ketten (Sommersemester 2021)
- Dozent*in: Prof. Dr. Nicole Bäuerle
- Veranstaltungen: Vorlesung (0159600), Übung (0159700)
- Semesterwochenstunden: 3+1
| Termine | ||
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| Vorlesung: | Montag 12:00-13:30 | 20.30 1. OG R. 1.66/ 1.67 |
| Übung: | ||
| Lehrende | ||
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| Dozentin | Prof. Dr. Nicole Bäuerle | |
| Sprechstunde: nach Vereinbarung. | ||
| Zimmer 2.016 Kollegiengebäude Mathematik (20.30) | ||
| Email: nicole.baeuerle@kit.edu | Übungsleiterin | Dr. Tamara Göll |
| Sprechstunde: Nach Vereinbarung | ||
| Zimmer 2.014 Kollegiengebäude Mathematik (20.30) | ||
| Email: tamara.goell@kit.edu | ||
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.
Die Vorlesung findet online asynchron statt.
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.