I837 – Mathematisch-stochastische Modelle: Stochastische Prozesse, Spieltheorie, Zeitreihen
Modul
Mathematisch-stochastische Modelle: Stochastische Prozesse, Spieltheorie, Zeitreihen
Mathematical Stochastic Models: Stochastic Processes, Game Theory, Time Series |
Modulnummer
I837 [I-837]
Version: 1 |
Fakultät
Informatik/Mathematik
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Niveau
Master
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Dauer
1 Semester
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Turnus
Sommersemester
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Modulverantwortliche/-r
Prof. Dr. rer. nat. Anja Voß-Böhme |
Dozent/-in(nen)
Prof. Dr. rer. nat. Anja Voß-Böhme |
Lehrsprache(n)
Deutsch |
ECTS-Credits
5.00 Credits |
Workload
150 Stunden |
Lehrveranstaltungen
4.00 SWS (3.00 SWS Vorlesung | 1.00 SWS Übung) |
Selbststudienzeit
90.00 Stunden |
Prüfungsvorleistung(en)
Keine
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Prüfungsleistung(en)
Schriftliche Prüfungsleistung |
Lehrform
Die Vorlesungen vermitteln Theorie, praktischen Hintergrund, Formeln und Beispiele zu den oben genannten Themen. In den Übungen werden die Vorlesungsinhalte vertieft durch das begleitete Bearbeiten von anwendungsbezogenen Problemstellungen sowie die Diskussion von Fragen zur Vorlesung und zum Selbststudium. |
Medienform
Keine Angabe
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Lehrinhalte/Gliederung
Bedarfsgerechte Auswahl aus folgenden Schwerpunkten:
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Qualifikationsziele
Die Studenten lernen, quantitative Fragestellungen mit Unsicherheiten in geeignete stochastische Modelle zu überführen und deren Qualität zur Beantwortung der Ausgangsfragestellung zu bewerten. Exakte und numerische Methoden zur Analyse stochastischer Modelle können Sie bedarfsgerecht anwenden, die Ergebnisse in den Kontext des Ausgangsproblems übertragen und die Notwendigkeit für weitere Anpassungen des mathematischen Modells beurteilen. Sie sind in der Lage, mathematische Notation effektiv für eine präzise Kommunikation einzusetzen und Ihre Ergebnisse nachvollziehbar darzustellen. Die Studenten kennen die Einsatzmöglichkeiten von stochastischen Simulationen zur Analyse der Modelle, können entsprechende Algorithmen selbst entwickeln bzw. aus der Literatur eigenständig entnehmen und rechnergestützt umsetzen. |
Sozial- und Selbstkompetenzen
Keine Angabe
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Besondere Zulassungsvoraussetzung
Keine Angabe
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Fortsetzungsmöglichkeiten
Keine Angabe
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Literatur
wird in der Vorlesung bekannt gegeben |
Aktuelle Lehrressourcen
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Hinweise
Keine Angabe
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Link zu Kurs/Lernressourcen im OPAL
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