Stochastische Prozesse
Stochastic Processes
8 LPWiSe (gerade Jahre)DEwird nicht mehr angeboten
Voraussetzungen
Empfohlen, im Wortlaut
Kenntnis des Stoffes des Moduls 11217 Wahrscheinlichkeitstheorie
Inhalte
• Markov-Prozesse in diskreter und stetiger Zeit • Kommunikationsklassen und asymptotisches Verhalten von Markovketten • Prozesse mit unabhängigen und stationären Zuwächsen, Martingale • Stoppzeiten und Stoppsätze, optimales Stoppen • Anwendungen aus Finanzmathematik, Natur- und Ingenieurwissenschaften
Lernziele
Die Studierenden sollen • die wichtigsten Begriffe und Zusamenhänge aus der Theorie der stochastischen Prozesse sicher beherrschen, • grundlegende Methoden der Modellierung zeitabhängiger zufälliger Ereignisse beherrschen, • Basiswissen für die weiteren Module der Profillinie Stochastik erwerben, • anhand spezifischer Fragestellungen Erfahrungen im selbstständigen wissenschaftlichen Arbeiten gewinnen.
Prüfungsleistung
• Klausur, 90 min. ODER • mündliche Prüfung, 30 min. In der ersten Lehrveranstaltung wird bekanntgegeben, ob die Prüfungsleistung in schriftlicher oder mündlicher Form zu erbringen ist.
Literatur (5)
- P. Bremaud. Markov Chains, Springer, 1999.
- K.L Chung. Markov Chains: With Stationary Transition Probabilities. Springer, 2012.
- J.L. Doob: Stochastic Processes. Wiley, 1990.
- R. Durrett. Essentials of Stochastic Processes. Springer, 1999.
- S.R.S. Varadhan. Stochastic Processes. AMS, 2007.
Bemerkungen
• Studiengang Angewandte Mathematik M.Sc.: Wahlpflichtmodul im Komplex „Stochastik“ • Studiengang Mathematik B.Sc.: Wahlpflichtmodul im Komplex „Vertiefung“, im begrenzten Umfang • Studiengang Wirtschaftsmathematik B.Sc.: Wahlpflichtmodul im Komplex „Vertiefung“, im begrenzten Umfang“
Quelle: Modulbeschreibung der BTU · abgerufen 15.10.2026Original