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

Prüfung: Mo. 22.02.2021 um 10 Uhr (online)

 

Einführungen in MATLAB

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

 

Vorlesungsunterlagen

     Wiederholung Statistik 
     Poisson-Prozesse 
     Zufallszahlen (Teil 1)
     Zufallszahlen (Teil 2)
     Simulation von Poisson-Prozessen
     Discrete Event Simulation

Projekte

Lösungen

     Blatt 1
     Blatt 2
     Blatt 3
     Blatt 4
     Simulation NHPP (inverse transform)
     Single Server

   

Ergänzungen

     Statistik (Skript)
     Wichtige Verteilungen