­Grundlagen der stochastischen Simulation


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.
 

Literatur

Kolonko. M., Stochastische Simulation, Vieweg, 2008
Martinez, W.L., Martinez, A. R. Computational Statistics Handbook with MATLAB, Chapman & Hall
Ross, Sh. M., Simulation, Fifth Edition, Academic Press, 2013
Rubinstein, R. Y., Kroese, D. P., Simulation and the Monte Carlo Method, Wiley 2007

 

Einsichtnahme: Dienstag 07.02.2017 um 11:00 Uhr im Raum KA216

Vorlesungsunterlagen

Wiederholung Statistik
The Poisson Process
Software Reliability Growth Models

Einführungen in MATLAB

            Beuth, F., Teschl, S. MATLAB-Eine Einführung
            Getting Started with MATLAB (MathWorks)

 

Lösungen

Blatt 1
Blatt 2
Blatt 3