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250073 VO Stochastic Processes (2010W)

5.00 ECTS (3.00 SWS), SPL 25 - Mathematik

Gemeinsam mit der 1st. VO Ausgewählte Kapitel aus Stochastische Prozesse wird diese Vorlesung als 4st. Vorlesung Stochastische Prozesse für das Diplomstudium angerechnet.

Details

Language: German

Examination dates

Lecturers

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Monday 04.10. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Tuesday 05.10. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Wednesday 06.10. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Thursday 07.10. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Monday 11.10. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Tuesday 12.10. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Wednesday 13.10. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Thursday 14.10. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Monday 18.10. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Tuesday 19.10. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Wednesday 20.10. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Thursday 21.10. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Monday 25.10. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Wednesday 27.10. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Thursday 28.10. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Wednesday 03.11. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Thursday 04.11. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Monday 08.11. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Tuesday 09.11. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Wednesday 10.11. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Thursday 11.11. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Monday 15.11. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Tuesday 16.11. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Wednesday 17.11. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Thursday 18.11. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Monday 22.11. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Tuesday 23.11. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Wednesday 24.11. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Thursday 25.11. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Monday 29.11. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Tuesday 30.11. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Wednesday 01.12. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Thursday 02.12. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Monday 06.12. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Tuesday 07.12. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Thursday 09.12. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Monday 13.12. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Tuesday 14.12. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Wednesday 15.12. 09:15 - 10:00 Seminarraum
Thursday 16.12. 09:15 - 10:00 Seminarraum

Information

Aims, contents and method of the course

Es werden Markovketten und verwandte Prozesse wie Verzweigungsprozesse, Irrfahten und Poissonprozesse behandelt. Markovketten sind stochastische Prozesse, bei denen die zukünftige Entwicklung nur vom gegenwärtigen Zustand, nicht jedoch von der Vergangenheit abhängt. Typische Beispiele sind die Größe einer Population, die sich von Generation zu Generation verändert, oder die Länge einer Warteschlange vor einem Bankschalter, die zu zufälligen Zeitpunkten länger oder kürzer wird. Die Zufallsgesetze, die den Ablauf einer Markovkette bestimmen, lassen sich durch die Matrix der Übergangswahrscheinlichkeiten ausdrücken, die mit Hilfe von Methoden aus der Analysis untersucht werden.
Vorausgesetzt wird nur eine Einführungsvorlesung in die Wahrscheinlichkeitstheorie.

Assessment and permitted materials

Mündliche Prüfung.

Minimum requirements and assessment criteria

Examination topics

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MSTP

Last modified: Mo 07.09.2020 15:40