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Grundlagen der stochastischen Simulation

Kurs nur in Deutsch

Semesterwochenstunden:

4

Leistungspunkte:

5

Vorkenntnisse:

Mathematik III (Statistik)

Veranstaltungstyp:

Vorlesung

Semesterturnus:

Wintersemester

Arbeitsaufwand:

150 Stunden, davon:
65 Stunden Präsenzzeit
85 Stunden für die Projektaufgabe, Vor- und Nachbearbeitung des Lehrstoffs und Prüfungsvorbereitung

Beitrag zu den Zielen des Studiengangs:

Simulation ist die wirklichkeitsnahe Darstellung oder Nachbildung realer Systeme, die eine einfachere, schnellere, billigere oder ungefährlichere Untersuchung als das Original erlaubt. Bei der stochastischen Simulation handelt es sich um eine "experimentelle" Methode zur Untersuchung von Systemen, deren Komplexität eine analytische Behandlung nicht (oder nur sehr schwer) ermöglicht. Sie wird verwendet für Systeme, deren Eingabedaten oder Parameter von zufälligen Einflüssen abhängen. Diese Vorlesung gibt einen Einblick in die mathematischen Grundlagen sowie einige praxisnahe Anwendungen.

Lernziel:

Kenntnis der grundlegenden mathematischen Modelle.
Fähigkeit, für reale Probleme - bei welchen der Zufall eine Rolle spielt - stochastische Simulationsmodelle aufzustellen, auszuführen und die Ergebnisse zu interpretieren.

Schlüsselqualifikationen:

Logisches Denkvermögen

Lehrinhalte:

- Erzeugung von Zufallszahlen
- Homogene und nichthomogene Poissonprozesse
- Warteschlangen
- Statistische Datenanalyse simulierter Daten
- Varianzreduktion
- Anwendungen

Literatur:

Ross, Sh. M. Simulation, Academic Press, 2002

Bemerkungen:

Die wichtigsten der verwendeten Begriffe und Sätze aus der Statistik werden  kurz wiederholt.
Block: 13.02.2020 - 14.02.2020 und 17.02.2020 - 21.02.2020, Beginn jeweils 9:45, Ende 17:00 Uhr

Leistungsnachweis:

Schriftlich (60 Minuten, 60%) und Projektaufgabe (Arbeitsaufwand 8 Stunden, 40%)

Zulassungsvoraussetzungen:

 

Hilfsmittel:

 

Modulverantwortliche/r:

Prof. Dr. Stieber





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