312.180 (23S) Stochastic Processes

Sommersemester 2023

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
02.03.2023 08:30 - 10:30 N.1.12 On Campus
... keine weiteren Termine bekannt

Überblick

Lehrende/r
LV-Titel englisch Stochastic Processes
LV-Art Vorlesung
LV-Modell Präsenzlehrveranstaltung
Semesterstunde/n 2.0
ECTS-Anrechnungspunkte 3.0
Anmeldungen 12
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Englisch
LV-Beginn 02.03.2023
eLearning zum Moodle-Kurs

Zeit und Ort

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LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

The students should be able to define a stochastic process.

The students should know Markov chains.

The students should know Brownian motion and properties thereof.

The students should know Poisson processes and compound Poisson processes.

The students should be able to simulate paths of certain stochastic processes.

The students should understand martingales.

Lehrmethodik

Lecture with virtual blackboard and examples.

Inhalt/e

Markov chains

Poisson processes

Brownian motion

Martingales

Simulation of stochastic processes

Erwartete Vorkenntnisse

Stochastics 2

Literatur

Lecture notes available

Prüfungsinformationen

Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.

Prüfungsmethode/n

There will be a written final exam. 


Planned dates:

1. exam date: 29.06.2023

2. exam date: calendar week 40/41

3. exam date: calendar week 46/47

4. exam date: end of January 2024

Prüfungsinhalt/e

All topics that are covered in the lecture.


Beurteilungskriterien/-maßstäbe

The mark depends on the number of points the student achieves at the final exam.

The point scheme is as follows:
[100 , 87.5] P. -> 1
(87.5 , 75] P. -> 2
(75 , 62.5] P. -> 3
(62.5 , 50] P. -> 4
(50 , 0] P. -> 5

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Doktoratsprogramm Modeling-Analysis-Optimization of discrete, continuous and stochastic systems (SKZ: ---, Version: 16W.1)
    • Fach: Modeling-Analysis-Optimization of discrete, continuous and stochastic systems (Pflichtfach)
      • Modeling-Analysis - Optimization of discrete, continuous and stochastic systems ( 0.0h XX / 0.0 ECTS)
        • 312.180 Stochastic Processes (2.0h VO / 3.0 ECTS)
  • Masterstudium Mathematics (SKZ: 401, Version: 18W.1)
    • Fach: Statistics (Pflichtfach)
      • 3.2 Stochastic Processes ( 2.0h VO / 3.0 ECTS)
        • 312.180 Stochastic Processes (2.0h VO / 3.0 ECTS)
  • Masterstudium Mathematics (SKZ: 401, Version: 22W.1)
    • Fach: Statistics and Probability (Pflichtfach)
      • 3.2 Stochastic Processes ( 2.0h VO / 3.0 ECTS)
        • 312.180 Stochastic Processes (2.0h VO / 3.0 ECTS)
          Absolvierung im 2. Semester empfohlen
  • Doktoratsstudium Doktoratsstudium der Technischen Wissenschaften (SKZ: 786, Version: 12W.4)
    • Fach: Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums (Pflichtfach)
      • Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums ( 16.0h XX / 32.0 ECTS)
        • 312.180 Stochastic Processes (2.0h VO / 3.0 ECTS)

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Sommersemester 2024
  • 312.180 VO Stochastic Processes (2.0h / 3.0ECTS)
Sommersemester 2022
  • 312.180 VO Stochastic Processes (2.0h / 3.0ECTS)
Sommersemester 2021
  • 312.180 VO Stochastic Processes (2.0h / 3.0ECTS)
Sommersemester 2020
  • 312.180 VO Stochastic Processes (2.0h / 3.0ECTS)
Sommersemester 2019
  • 312.180 VO Stochastic Processes (2.0h / 3.0ECTS)