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ONLINE im WiSe 21/22: Stochastische Prozesse in diskreter Zeit (Stochastische Prozesse 1) - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung/Übung Langtext
Veranstaltungsnummer 18992 Kurztext FMI-MA0703
Semester WS 2021 SWS 6
Teilnehmer 1. Platzvergabe 15 Max. Teilnehmer 2. Platzvergabe 15
Rhythmus Jedes 2. Semester Studienjahr
Credits für IB und SPZ
E-Learning
Hyperlink
Sprache Englisch
Belegungsfrist Zur Zeit keine Belegung möglich
Abmeldefristen
Nach Zulassung ist eine Abmeldung nur durch den Dozenten möglich.

Nach Zulassung ist eine Abmeldung auch durch den Teilnehmer möglich.

Nach Zulassung ist eine Abmeldung nur durch den Dozenten möglich.
Termine Gruppe: 1-Gruppe iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson (Zuständigkeit) Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer 2. Platzvergabe
Einzeltermine anzeigen Mo. 16:00 bis 18:00 w. 18.10.2021 bis
07.02.2022
    findet statt  
Einzeltermine anzeigen Mo.  bis  w. 18.10.2021 bis
07.02.2022
    findet statt

Termin der Üung nach Vereinbarung

 
Einzeltermine anzeigen Fr. 10:00 bis 12:00 w. 22.10.2021 bis
11.02.2022
    findet statt  
Gruppe 1-Gruppe:



Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Pavlyukevich, Ilya, Universitätsprofessor, Dr. verantwortlich
Zuordnung zu Einrichtungen
Stochastik
Fakultät für Mathematik und Informatik
Inhalt
Literatur
  • A. N. Shiryaev, Probability, volume 95 of Graduate Texts in Mathematics. Springer, 2nd edition, 1996
  • P. Bremaud, Markov Chains: Gibbs Fields, Monte Carlo Simulation, and Queues, voume 31 of Texts in Applied Mathematics. Springer, corrected 2nd printing, 2001
  • D. Williams, Probability with Martingales, Cambridge University Press, 1991
  • J. Jacod and P. Protter, Probability Essentials, Springer, 2nd edition, 2003
Voraussetzungen

Prerequisites:

  • Introduction to Probability Threory
  • Measure theory
Leistungsnachweis

Oral examination at the end of the semester.

Lerninhalte

1. Foundations of the theory of stochastic processes

2. Sequences of independent random variables, random walks, arcsine-law, zero-one laws, onvergence of series of independent random variables, the strong law of large numbers, etc.

3. Conditional expectation revisited.

4. Markov chains 

5. Martingales

Zielgruppe

MSc and PhD Students of Mathematics, Business Mathematics, Physics

Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WS 2021 , Aktuelles Semester: SoSe 2024

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