Vorlesung: Mathematische Simulationsmethoden

Zeit:

Mi 9-11 Uhr

Ort:

SR 7

Beginn:

17.10.2001

Zuordnung:

In erster Linie für Studierende im Hauptstudium des Diplomstudiengangs Mathematik

Inhalt:

Erzeugen von Standardzufallszahlen, Transformation von Zufallszahlen/Zufallszahlen mit vorgegebener Verteilung, Tests von Zufallszahlen, Monte Carlo Integration, Markov Chain Monte Carlo (MCMC), Monte Carlo Optimierung, Der Metropolis-Hastings Algorithmus, Der Gibbs Sampler, Perfect Simulation (Propp/Wilson).

Vorkenntnisse:

Wahrscheinlichkeitstheorie I (unerläßlich) und II (wünschenswert).

Literatur:

G.S. Fishman: Monte Carlo: Concepts, Algorithms, and Applications. Springer-Verlag, New York, 3. Aufl. 1999 B.D. Ripley: Stochastic Simulation. J. Wiley, New York, 1987 C.P. Robert, G. Casella: Monte Carlo Statistical Methods. Springer-Verlag, New York 1999 Skript zur Vorlesung: F. Lehmann/N. Schmitz: Monte-Carlo-Methoden I: Erzeugen und Testen von Zufallszahlen.

Übungsschein:

Es finden keine Übungen statt; evtl. Demonstration von Simulationsstudie.