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  • Format: PDF

Das Buch ist primär konzipiert für einführende Kurse "Stochastik für Studierende der Informatik" im dritten oder vierten Semester. Es richtet sich darüber hinaus auch an - zukünftige oder im Beruf stehende - Informatiker, Ingenieure, Mathematiker und Mathematik-Lehrer, die sich grundlegende Kenntnisse in stochastischer Modellierung und erste Einblicke in Anwendungsbereiche verschaffen wollen. Das Buch soll in die Lage versetzen, konkrete Vorgänge mit Zufallseinfluss in den wesentlichen Aspekten zu verstehen, zu modellieren und daraus Prognosen und Entscheidungshilfen abzuleiten. Besonders auf…mehr

  • Geräte: PC
  • ohne Kopierschutz
  • eBook Hilfe
  • Größe: 17.69MB
Produktbeschreibung
Das Buch ist primär konzipiert für einführende Kurse "Stochastik für Studierende der Informatik" im dritten oder vierten Semester. Es richtet sich darüber hinaus auch an - zukünftige oder im Beruf stehende - Informatiker, Ingenieure, Mathematiker und Mathematik-Lehrer, die sich grundlegende Kenntnisse in stochastischer Modellierung und erste Einblicke in Anwendungsbereiche verschaffen wollen. Das Buch soll in die Lage versetzen, konkrete Vorgänge mit Zufallseinfluss in den wesentlichen Aspekten zu verstehen, zu modellieren und daraus Prognosen und Entscheidungshilfen abzuleiten. Besonders auf die Belange der Informatik zugeschnitten ist die Einbeziehung von Modellen und Bewertungen für Bedienungsprobleme und Kommunikationsnetze auf elementarem Niveau. Die Begriffe und Methoden werden anhand zahlreicher Beispiele erklärt. Die vierte Auflage enthält zusätzliche Anmerkungen zum mathematischen Hintergrund, insbesondere zum Konvergenzverhalten, und einen erweiterten Statistikteil.

Dieser Download kann aus rechtlichen Gründen nur mit Rechnungsadresse in A, B, BG, CY, CZ, D, DK, EW, E, FIN, F, GR, HR, H, IRL, I, LT, L, LR, M, NL, PL, P, R, S, SLO, SK ausgeliefert werden.

Autorenporträt
Prof. Dr. Gerhard Hübner ist Professor am Fachbereich Mathematik der Universität Hamburg im Bereich Stochastik. Sein besonderes Interesse gilt stochastischen Prozessen und ihrer Anwendung.