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Das vorliegende Buch führt den Leser in die Welt der stochastischen Modellbildung ein. Im Vordergrund steht dabei eine anschauliche Darstellung zeit-diskreter und zeit-stetiger Modelle, die auf einer klaren Formulierung der mathematischen Grundlagen basiert. Der Begriff der Markov-Kette zieht sich wie ein roter Faden durch die einzelnen Kapitel. Markov-Ketten sind von Interesse bei der Analyse zeit-diskreter dynamischer Systeme, die zufälligen Einflüssen unterliegen. Sie beeindrucken durch ihre klare Struktur und ihre Einfachheit in der Darstellung und Lösung. Zudem sind sie zusammen mit Poisson-Prozessen und ihren Verallgemeinerungen ein wichtiger Baustein zum Verständnis zeit-stetiger Systeme. Nicht zuletzt unterstreichen Markovsche Entscheidungsprozesse, die eine optimale Steuerung von Markov-Ketten beinhalten, die Bedeutung der Markov-Kette als wichtiges Analyseinstrument. Die vorgestellten Methoden werden durch ausführliche Beispiele veranschaulicht und durch gezielte Aufgaben und Lösungen vertieft. Dabei kommt den multimedialen Elementen der EMILeA-stat eine zentrale Bedeutung zu, da sie neue Möglichkeiten der Veranschaulichung stochastischer Systeme eröffnet. Mehrere Fallstudien runden diese anwendungsorientierte Einführung ab.
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Stochastische Modelle, Karl-Heinz Waldmann
- Sprache
- Erscheinungsdatum
- 2012
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- (Paperback)
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- Titel
- Stochastische Modelle
- Untertitel
- Eine anwendungsorientierte Einführung
- Sprache
- Deutsch
- Autor*innen
- Karl-Heinz Waldmann
- Verlag
- Springer
- Erscheinungsdatum
- 2012
- Einband
- Paperback
- Seitenzahl
- 272
- ISBN10
- 364232911X
- ISBN13
- 9783642329111
- Reihe
- Schlagwörter
- Mathematik
- Beschreibung
- Das vorliegende Buch führt den Leser in die Welt der stochastischen Modellbildung ein. Im Vordergrund steht dabei eine anschauliche Darstellung zeit-diskreter und zeit-stetiger Modelle, die auf einer klaren Formulierung der mathematischen Grundlagen basiert. Der Begriff der Markov-Kette zieht sich wie ein roter Faden durch die einzelnen Kapitel. Markov-Ketten sind von Interesse bei der Analyse zeit-diskreter dynamischer Systeme, die zufälligen Einflüssen unterliegen. Sie beeindrucken durch ihre klare Struktur und ihre Einfachheit in der Darstellung und Lösung. Zudem sind sie zusammen mit Poisson-Prozessen und ihren Verallgemeinerungen ein wichtiger Baustein zum Verständnis zeit-stetiger Systeme. Nicht zuletzt unterstreichen Markovsche Entscheidungsprozesse, die eine optimale Steuerung von Markov-Ketten beinhalten, die Bedeutung der Markov-Kette als wichtiges Analyseinstrument. Die vorgestellten Methoden werden durch ausführliche Beispiele veranschaulicht und durch gezielte Aufgaben und Lösungen vertieft. Dabei kommt den multimedialen Elementen der EMILeA-stat eine zentrale Bedeutung zu, da sie neue Möglichkeiten der Veranschaulichung stochastischer Systeme eröffnet. Mehrere Fallstudien runden diese anwendungsorientierte Einführung ab.