Infotext:
Das vorliegende Buch fhrt den Leser in die Welt der stochastischen Modellbildung ein. Im Vordergrund steht dabei eine anschauliche Darstellung zeit-diskreter Modelle, die auf einer klaren Formulierung der mathematischen Grundlagen basiert.
Der Begriff der Markov-Kette zieht sich wie ein roter Leitfaden durch die einzelnen Kapitel. Markov-Ketten sind von Interesse bei der Analyse zeit-diskreter dynamischer Systeme, die zuflligen Einflssen unterliegen. Sie beeindrucken durch ihre klare Struktur und ihre Einfachheit in der Darstellung und Lsung. Markov-Ketten sind, zusammen mit den Poisson-Prozessen und ihren Verallgemeinerungen, zudem ein wichtiger Baustein zum Verstndnis und zur Analyse zeit-stetiger Systeme.
Die vorgestellten Methoden werden durch ausfhrliche Beispiele veranschaulicht und durch gezielte Aufgaben mit Lsungen vertieft. Dabei kommt den multimedialen Elementen der e-stat-Umgebung eine zentrale Bedeutung zu, da sie neue Mglichkeiten der Veranschaulichung stochastischer Systeme erffnet. Mehrere Fallstudien runden diese anwendungsorientierte Einfhrung ab.
Inhaltsverzeichnis:
Einf?rung.- Markov-Ketten.- Poisson-Prozesse.- Markov-Prozesse.- Anwendungen.- e-stat-Fallstudien.- Anhang.
Das vorliegende Buch fhrt den Leser in die Welt der stochastischen Modellbildung ein. Im Vordergrund steht dabei eine anschauliche Darstellung zeit-diskreter Modelle, die auf einer klaren Formulierung der mathematischen Grundlagen basiert.
Der Begriff der Markov-Kette zieht sich wie ein roter Leitfaden durch die einzelnen Kapitel. Markov-Ketten sind von Interesse bei der Analyse zeit-diskreter dynamischer Systeme, die zuflligen Einflssen unterliegen. Sie beeindrucken durch ihre klare Struktur und ihre Einfachheit in der Darstellung und Lsung. Markov-Ketten sind, zusammen mit den Poisson-Prozessen und ihren Verallgemeinerungen, zudem ein wichtiger Baustein zum Verstndnis und zur Analyse zeit-stetiger Systeme.
Die vorgestellten Methoden werden durch ausfhrliche Beispiele veranschaulicht und durch gezielte Aufgaben mit Lsungen vertieft. Dabei kommt den multimedialen Elementen der e-stat-Umgebung eine zentrale Bedeutung zu, da sie neue Mglichkeiten der Veranschaulichung stochastischer Systeme erffnet. Mehrere Fallstudien runden diese anwendungsorientierte Einfhrung ab.
Inhaltsverzeichnis:
Einf?rung.- Markov-Ketten.- Poisson-Prozesse.- Markov-Prozesse.- Anwendungen.- e-stat-Fallstudien.- Anhang.