Dozentin: PD Dr. Yana Kinderknecht
Thema: „Markov-Ketten, Anwendungen in Naturwissenschaften und Algorithmische Anwendungen“.
Beschreibung: Eine Markov-Kette ist ein spezieller stochastischer Prozess (in diskreter oder stetiger Zeit und mit diskretem Zustandsraum), so dass sein zukünftiger Zustand nur durch den aktuellen Zustand bedingt ist und nicht durch vergangene Zustände beeinflusst wird. D.h.: Ein solcher Prozess ist gedächtnislos. Derartige Prozesse werden in vielen unterschiedlichen Bereichen verwendet: In den Wirtschaftswissenschaften bei der Warteschlangentheorie; im Qualitätsmanagement (zur Bestimmung der Zuverlässigkeit eines Systems); in der Physik (z.B. zur Modellierung des Zerfalls eines Compoundkerns); in der Finanzmathematik (z.B. zur Modellierung von Aktienkurs- und Zinsentwicklungen); in der Informatik (z.B.: Der Page-Rank einer Homepage lässt sich als eine Markov-Kette interpretieren.) u.s.w. In diesem Seminar werden Grundlagen der Theorie von Markov-Ketten (in diskreter und stetiger Zeit), Ansätze zu deren Computersimulation, Anwendungen in Naturwissenschaften (Einwanderung-, Geburts- und Todesprozesse; epidemiologische Modellen) besprochen.
Weitere Info: in StudIP.