BSc Seminar for teachers: Markov chains

Wir beschreiben einen stochastischen Ablauf in der Zeit durch eine Folge von Zufallsvariablen. Diese besitzen die Eigenschaft, dass deren zukünftige (stochastische) Entwicklung nur von dem derzeitigen aber nicht von den in der Vergangenheit angenommenen Zuständen abhängt, sogenannte Markov-Ketten.

Solche Prozesse sind universell in der Modellierung einsetzbar, z.B. in der Modellierung von Wachstumsprozessen, Warteschlangen, Finanzmärkten, etc. In dem Seminar werden wir grundlegende Eigenschaften dieser Prozesse kennenlernen. Typische Fragen sind zum Beispiel: Wie ist der Zustand nach langer Wartezeit verteilt? Wie lange dauert es im Schnitt bis ein Zustand das erste Mal erreicht wird? Welcher Zusammenhang besteht zu elektrischen Netzwerken?

Material (nur mit ZIV-Kennung)

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