11.351/352: Stochastische Prozesse I  und Übungen:
Veranstalter: Gerhard Hübner
Inhalt: Einführung in Stochastische Prozesse, Markov-Ketten in diskreter
und stetiger Zeit, Martingale, Brownsche Prozesse, Itô-Integrale
und stochastische Differentialgleichungen. (ausführliche Liste)
Ziel: Grundkenntnisse der Begriffe, Strukturen und Methoden. Fertigkeiten
bei der Modellierung und Anwendung von Stochastischen Prozessen.
Vorkenntnisse:   Grundkurs Mathematische Stochastik
Literatur: Chung: Markov Chains with stationary transition probabilities,
Waldmann/Stocker: Stochastische Modelle,
Fahrmeir, Kaufmann, Ost: Stochastische Prozesse,
Heller Lindenberg, Nuske, Schriever: Stochastische Systeme,
Kohlas: Stochastische Methoden des Operations Research,
Çinlar: Introduction to Stochastic Processes,
Resnick: Adventures in Stochastic Processes.
Bauer: Wahrscheinlichkeitstheorie.
Gänssler/Stute: Wahrscheinlichkeitstheorie.
Arnold: Stochastische Differentialgleichungen.
Es wird ein Kurzskript ausgegeben.
Anmerkungen: Zu dieser Vorlesung können Einzelprüfungen abgelegt werden.
Dazu ist die erfolgreiche Teilnahme an den Übungen erforderlich.
Kurzskript:   K1, K2, K3, K4, K5, K6, K6-Bild, K7, K8, M1, M5, E1, E2, E3, Mrt1, MP, BP1, Ito, SDG,
Präsenzaufgaben:   P1, P2, P3, P4, P5, P6, P7, P9, P10, P11, P12,
Hausaufgaben:   H1, H2, H3, H4, H5, H6, H7, H9, H10, H11,
Test 1 Test 1 am 8.12. i.d.Übungen, ca. 20 Min., Stoff H1 bis H4:
Test 2 Test 2 am 26.1. i.d.Übungen, ca. 20 Min., Stoff H5 bis H9 (ohne H 5.3, H 6.3):
Begriffe, Eigenschaften, Ansätze, keine großen Formeln oder Rechnungen.
Für Nachtests: T1: H 1.3/2.3/3.2/4.1/4.3, T2: H 6.1/6.2/7.2/9.1/10.3.