Markovsche Ketten (Sommersemester 2015)
- Dozent*in: PD 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 |
| Lehrende | ||
|---|---|---|
| Dozent | PD Dr. Bernhard Klar | |
| Sprechstunde: 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 | Dr. Franz Nestmann |
| Sprechstunde: Nach Vereinbarung | ||
| Zimmer 2.015 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.