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Dieses Lehrbuch führt in das Gebiet der stochastischen Prozesse ein und verbindet die Inhalte mit Anwendungen aus den Natur- und Ingenieurwissenschaften. Es bietet zahlreiche vollständig durchgerechnete Beispiele, in denen die Softwaretools MATLAB und Mathematica zum Einsatz kommen. Theoretische sowie anwendungsorientierte Übungsaufgaben fördern das Lernen und vertiefen das Verständnis der Verfahren. Für fast alle Aufgaben sind vollständige Lösungswege im Buch oder im zugehörigen YouTube-Kanal der Autoren verfügbar. Zur Festigung der Inhalte stehen passende Lernfragen zur Verfügung, die über die Springer-Flashcards-App zugänglich sind. Nach einem Überblick über die notwendigen mathematischen Grundlagen erfolgt eine ausführliche Einführung in die Theorie und Praxis zeitdiskreter und zeitstetiger Markoff-Ketten sowie Varianten von Markoff-Prozessen, insbesondere Wiener-Prozesse zur Modellierung der Brown‘schen Bewegung. Systematische Einführungen in Martingale, Warteschlangen und Zuverlässigkeitstheorie werden ebenfalls behandelt. Ein eigenes Kapitel widmet sich Monte-Carlo-Simulationen und bietet Raum für eigene Experimente. Zudem werden die Grundlagen der (stochastischen) Petri-Netze und die stochastische Analysis (stochastische Integrale, stochastische Differentialgleichungen) behandelt.
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Einstieg in stochastische Prozesse, Thorsten Imkamp
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- 2023
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