Stochastische Modelle: Eine Anwendungsorientierte Einfhrung (Emil@Astat) (German Edition),New

Product Description Das vorliegende Buch fhrt den Leser in die Welt der stochastischen Modellbildung ein. Im Vordergrund steht dabei eine anschauliche Darstellung zeitdiskreter und zeitstetiger Modelle, die auf einer klaren Formulierung der mathematischen Grundlagen basiert. Der Begriff der MarkovKette zieht sich wie ein roter Faden durch die einzelnen Kapitel. MarkovKetten sind von Interesse bei der Analyse zeitdiskreter dynamischer Systeme, die zuflligen Einflssen unterliegen. Sie beeindrucken durch ihre klare Struktur und ihre Einfachheit in der Darstellung und Lsung. Zudem sind sie zusammen mit PoissonProzessen und ihren Verallgemeinerungen ein wichtiger Baustein zum Verstndnis zeitstetiger Systeme. Nicht zuletzt unterstreichen Markovsche Entscheidungsprozesse, die eine optimale Steuerung von MarkovKetten beinhalten, die Bedeutung der MarkovKette als wichtiges Analyseinstrument. Die vorgestellten Methoden werden durch ausfhrliche Beispiele veranschaulicht und durch gezielte Aufgaben und Lsungen vertieft. Dabei kommt den multimedialen Elementen der EMILeAstat eine zentrale Bedeutung zu, da sie neue Mglichkeiten der Veranschaulichung stochastischer Systeme erffnet. Mehrere Fallstudien runden diese anwendungsorientierte Einfhrung ab. From the Back Cover Das vorliegende Buch fhrt den Leser in die Welt der stochastischen Modellbildung ein. Im Vordergrund steht dabei eine anschauliche Darstellung zeitdiskreter und zeitstetiger Modelle, die auf einer klaren Formulierung der mathematischen Grundlagen basiert. Der Begriff der MarkovKette zieht sich wie ein roter Faden durch die einzelnen Kapitel. MarkovKetten sind von Interesse bei der Analyse zeitdiskreter dynamischer Systeme, die zuflligen Einflssen unterliegen. Sie beeindrucken durch ihre klare Struktur und ihre Einfachheit in der Darstellung und Lsung. Zudem sind sie zusammen mit PoissonProzessen und ihren Verallgemeinerungen ein wichtiger Baustein zum Verstndnis zeitstetiger Systeme. Nicht zuletzt unterstreichen Markovsche Entscheidungsprozesse, die eine optimale Steuerung von MarkovKetten beinhalten, die Bedeutung der MarkovKette als wichtiges Analyseinstrument.Die vorgestellten Methoden werden durch ausfhrliche Beispiele veranschaulicht und durch gezielte Aufgaben und Lsungen vertieft. Dabei kommt den multimedialen Elementen der EMILeAstat eine zentrale Bedeutung zu, da sie neue Mglichkeiten der Veranschaulichung stochastischer Systeme erffnet. Mehrere Fallstudien runden diese anwendungsorientierte Einfhrung ab. About the Author KarlHeinz Waldmann ist Universittsprofessor am Institut fr Operations Research des Karlsruher Instituts fr Technologie (KIT) und leitet dort den Bereich fr Stochastische Modellierung und Optimierung. In der Forschung konzentriert er sich auf die Modellierung, Analyse und Optimierung dynamischer Systeme, die stochastischen Einflssen unterliegen. Neben theoretischen Grundlagen gilt sein besonderes Interesse der Optimalitt einfach strukturierter Entscheidungsvorschriften, ihrer Berechnung und Anwendung in der Praxis.Ulrike M. Stocker hat als Mitarbeiterin am Institut fr Operations Research des Karlsruher Instituts fr Technologie (KIT) das EMILeAstatProjekt mageblich mitgestaltet. Sie leitet heute Projekte in der Maschinenbauindustrie, deren Schwerpunkt die Analyse und Verbesserung von Prozessen ist.