Markovketten

  • Team

    Lecturer: Martin Slowik

  • Information

    Vorbesprechung: Erste Semesterwoche

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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. Was heißt das? Wir experimentieren noch. Eigentlich würde es die Vorlesung nicht geben, weil wir nicht unbegrenztes Lehrdeputat zur Verfügung haben. In einer Robotorvorlesung schaut ihr euch selbstständig die Vorlesungsvideos an. Der Kontakt zu anderen Studierenden und Profs wird “irgendwie” in Präsenz erfolgen. Wie und wann werden wir gemeinsam noch ermitteln.

  • Vorlesungen

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