Lehrveranstaltungen in Wintersemester 2017/2018

Vorlesung Stochastik

(Link zum Moodle)

füBA-M, BA-LG

(Modulnummer 351, A/B240, MATAMD240, AM-D240)

 Geflüchtete LehrerInnen werden zu dieser Veranstaltung herzlich eingeladen!

 Das Modul vermittelt eine Einführung in die Stochastik, die zur mathematischen

Modellierung zufälliger Erscheinungen erforderlich ist. Folgende

Begri effe werden behandelt: Zufällige Ereignisse und Wahrscheinlichkeit,

Elementare bedingte Wahrscheinlichkeit und Unabhängigkeit,

Zufallsvariable und Momente, Grenzwertsatze: Gesetze der großen Zahlen,

Zentraler Grenzwertsatz. Es werden vor allem diskrete Modelle analysiert,

zum Beispiel der (un)endliche Münzwurf.

Literaturhinweise:

G. Fischer: Stochastik einmal anders, Vieweg (2005)

H.-O. Georgii: Stochastik, Walter de Gruyter, 5. Auage, 2015

C. Hesse: Wahrscheinlichkeitstheorie: Eine Einfuhrung mit Beispielen

und Anwendungen, Vieweg 2009

W. Linde: Stochastik fur das Lehramt, Walter de Gruyter, 2014

 

Vorlesungen

Prof. Dr. Roelly

Di., 8:15 bis 9:45 Uhr, 2.14.0.47

Mi., 8:15 bis 9:45 Uhr, 2.27.1.01

Erste Vorlesung wird am Di 17.10. stattfinden

 

Übungen (fangen erst ab zweitesemesterwoche an)

Gruppe 1: Mo., 10:15-11:45, 2.09.0.13 (Dr. Kosenkova) (fängt erst ab Montag 23.10.2016 an)

Gruppe 2: Do., 10:15-11:45, 2.09.0.13 (Prof. Dr. Roelly)

Gruppe 3: Fr.,10:15-11:45, 2.09.0.13 (Ehlen)

Tutorium

Gruppe 4: Mo., 14:15 - 15:45, 2.09.0.12 (Ehlen)

Gruppe 5: Fr., 8:15 - 9:45, 2.09.0.13 (Westermann)

 

Tutorien fangen erst ab zweite Semesterwoche an!

 

 

 

 

Lecture: Introduction to Stochastic Processes

for BA-M, MA-M, MA-P, PhD students

Prof. Dr. Angelo Valleriani, Dr. Tetiana Kosenkova

In this course we will introduce some of the standard tools of stochastic modeling. Following examples and case studies, the course covers the main theory of Markov chains in discrete and continuous time. We will investigate main methods of the renewal theory and its widespread applications. We also touch some elementary aspects of information theory, hazard rate theory and a few elementary aspects of data analysis.

Literature:

H. Taylor, S. Karlin An introduction to stochastic modeling, 1998

N. Norris, Markov Chains, 1998

J. Istas, Mathematical Modeling for the Life, 2008

Prerequisites: Probability I

Location: Max-Planck-Institut für Kolloid- und Grenzflächenforschung, theory seminar room (please ring at the side door or ask at the main building)
Duration: Every Thursday and Friday, 10:30 am to 12 pm, starting October 19