Markov-Prozesse und Warteschlangensysteme
Fakultät für Informatik und Mathematik ©
Name Markov-Prozesse und Warteschlangensysteme
Verantwortlich Dr. Silja Grawert
SWS 4
ECTS 5
Sprache(n) Deutsch
Lehrform SU mit Übung
Angebot in jedem Wintersemester
Aufwand

40 Präsenzstunden Vorlesung, 20 Präsenzstunden Übung, 35 Stunden Vor-/Nachbereitung der Übungen, 55 Stunden Nachbereitung der Vorlesung und Prüfungsvorbereitung

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie

Ziele

Der Kurs soll die Fähigkeit vermitteln, Markov-Prozesse mit diskreten Zustandsräumen zu analysieren, gängige Grundtypen zu modellieren und zur Gewinnung quantitativer Aussagen zu simulieren. Kenntnisse der zugrundeliegenden mathematischen Theorie sollen in einem Umfang erworben werden, dass praktische Vorgehensweisen theoretisch sicher begründet werden können.

Inhalt

Markov-Ketten mit diskreter Zeit: Schwache und starke Markov-Eigenschaft, Kommunikationsklassen, Rekurrenz und Transienz, Invarianz, Ergodizität, Irreduzibilität, Gleichgewicht, Poisson-Prozesse, Einführung in Warteschlangen.

Medien und Methoden

Tafel, Folien, Beamer, Matlab.

Literatur

Norris, J. R., Markov Chains, University of Cambridge, 1998.

Zuordnungen Curricula
SPO Fachgruppe Code ab Semester Prüfungsleistungen
IG Version 2010 CGBV: Theoretische Grundlagen IG-ANM-0060 1 benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten
IG Version 2010 EC: Theoretische Grundlagen IG-ANM-0060 1 benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten
IG Version 2010 SWE: Theoretische Grundlagen IG-ANM-0060 1 benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten
IS Version 2009 Pflicht IF-S-M-102 1 benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten