Markovketten

  • Team

    Lecturer: Martin Slowik

  • Information

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    Inhalt der Vorlesung:

    • stochastische Prozesse in diskreter Zeit, Markoveigenschaft, Markovketten, starke Markoveigenschaft
    • Klasseneigenschaft, Rekurrenz, Transienz
    • Gleichgewichtsverteilung, Konvergenz gegen die Gleichgewichtsverteilung
    • Reversible Markovketten

    Format:

    Robotorvorlesung + Supervision. Was heißt das? Keine Ahnung, wir experimentieren noch. In einer Robotorvorlesung schaut ihr euch selbstständig die Vorlesungsvideos an. Der Kontakt zu anderen Studierenden und Profs wird innerhalb der Supervision erfolgen.

  • Vorlesungen

    1. Markovketten mit abzählbarem Zustandsraum
    2. Struktureigenschaften der Übergangsmatrix
    3. Invariante Maße und Gleichgewichtsverteilungen
    4. Konvergenz von Markovketten