Einstieg in stochastische Prozesse: Grundlagen und Anwendungen mit vielen ?bungen, L?sungen und Videos

Dieses Lehrbuch f?hrt in das faszinierende Gebiet der stochastischen Prozesse ein, indem es die entsprechenden Inhalte verst?ndlich darstellt und sie mit Anwendungen aus den Natur- und Ingenieurwissenschaften verbindet. Es enth?lt zahlreiche vollst?ndig durchgerechnete Beispiele, in denen bei Bedarf die Softwaretools MATLAB und Mathematica eingesetzt werden. Mithilfe von sowohl theoretischen als auch anwendungsorientierten ?bungsaufgaben k?nnen die vorgestellten Verfahren erlernt und das Verst?ndnis vertieft werden. F?r fast alle Aufgaben werden vollst?ndige L?sungswege im Buch oder im zugeh?rigen YouTube-Kanal der Autoren pr?sentiert. Zur Aneignung und Festigung der Inhalte erhalten Leser des Buchs zudem passende Lernfragen, auf die sie in der Springer-Flashcards-App zugreifen k?nnen. Das Buch bietet somit ein stimmiges Gesamtpaket und eignet sich hervorragend zum Selbststudium.

Nach einem ?berblick ?ber die notwendigen mathematischen Grundlagen erfolgt eine ausf?hrliche und mit vielen Beispielen gest?tzte Einf?hrung in Theorie und Praxis zeitdiskreter und zeitstetiger Markoff-Ketten, sowie Varianten von Markoff-Prozessen - insbesondere Wiener-Prozesse zur Modellierung der Brown'schen Bewegung. Danach erfolgen systematische Einf?hrungen in Martingale, Warteschlangen und die Zuverl?ssigkeitstheorie. Monte-Carlo-Simulationen finden in einem eigenen Kapitel Platz, das neben einer ausf?hrlichen Beschreibung der Methode auch Spielraum f?r eigene Experimente mit den dort vorgestellten Programmen bietet. Eine Einf?hrung in die Grundlagen der (stochastischen) Petri-Netze und ein leicht zug?nglicher Einstieg in die stochastische Analysis (stochastische Integrale, stochastische Differentialgleichungen) runden das Buch ab.