Hans Daduna

Geplante Lehrveranstaltungen im WS 2000/01

Kommentierte Vorlesungsankündigung

Letzte Änderung : 20. 7. 2000.
Die im folgenden angegebenen Lehrveranstaltungen sind im Vorlesungsplan des Fachbereichs angekündigt. Es handelt sich im wesentlichen um aufeinander aufbauende Vorlesungen im Rahmen des Zyklus Stochastische Prozesse.
Nähere Informationen sind in meiner Sprechstunde zu bekommen.
Stochastische Prozesse I mit Übungen:
Inhalt : Allgemeine Grundbegriffe; Markov Ketten; Erneuerungsprozesse; Markovsche Prozesse in stetiger Zeit, insbesondere Markovsche Sprungprozesse; Poisson Prozeß; Wiener Prozeß.
Beispiele vor allem aus den Gebieten Informatik, Operations Research und Biologie.
Ziel : Einführung in die Theorie und Anwendungen stochastischer Prozesse, Kenntnisse in wesentlichen Teilklassen des Gebietes und vertiefte Erarbeitung des Gebietes Markovsche Ketten, Markovsche Sprungprozesse.
Vorkenntnisse : Inhalt der Vorlesung ''Mathematische Stochastik''.
Literatur : Asmussen, S.: Applied Probability and Queues, Wiley, Chichester 1987
Breiman, L.: Probability, Addison--Wesley, Reading 1968; Nachdruck (Second Printing) SIAM, Philadelphia 1993
Chung, K.L.: Markov Chains, 2.ed., Springer Berlin 1967
Karlin, S.; Taylor, H.M.: A First Course in Stochastic Processes, 2.ed., Academic Press, New York 1975
Kijima, M.: Markov Processes for Stochastic Modeling, Chapman and Hall, London 1997
Weitere Literatur zu den einzelnen Kapiteln wird in der Vorlesung angegeben.
Bemerkungen : Im SS 2001 wird ein Seminar über Stochastische Prozesse stattfinden, das auf der Vorlesung aufbaut.
Die Vorlesung wird fortgesetzt mit ''Stochastische Prozesse II'' (4 + 2 SWS) im SS 2001. Der behandelte Stoff wird dort vorausgesetzt.
Geplant ist weiter eine daran anschließende Spezialvorlesung über Stochastische Prozesse und ein Vertiefungsseminar im WS 2001/02.
Arbeitsgemeinschaft über Stochastische Prozesse
(mit G. Hübner)
Do, 10 --12, Geom 430
Inhalt : Spezielle Probleme aus Theorie und Anwendung stochastischer Prozesse, insbesondere stochastische dynamische Optimierung, Bedienungstheorie. Anwendungsbeispiele insbesondere aus den Gebieten Wirtschaftswissenschaften, Informatik und Biologie.
Ziel : Vertiefte Erarbeitung spezieller Gebiete und Einführung in Problembereiche, die in Vorlesungen in der Regel nicht behandelt werden.
Vorkenntnisse: Stochastische Prozesse entsprechend dem Inhalt einer Vorlesung V1.
Literatur : Wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.
Bemerkungen : Es können Leistungsbescheinigungen gemäß Paragraph 9 Abs 3 Studienordnung für den Studiengang Mathematik Diplom (''Modellschein'') erworben werden. Interessenten sollten sich frühzeitig mit den Veranstaltern in Verbindung setzen, um den gewünschten Anwendungsgebieten Rechnung zu tragen.
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