Kontinuierliche Markov Prozesse und ihre Anwendung

Kontinuierliche Markov Prozesse und ihre Anwendung
Literatur
• Wilhelm Huisinga und Eike Meerbach, Markov Processes for everybody, das Skript zur Vorlesung in
seiner Version vom 26.04.2005.
• Wilhelm Huisinga und Eike Meerbach, Markov Chains for everybody, das Skript der Vorgängervorlesung
"Einführung in die Theorie der Markovketten", (Stand 26.01.2005).
• Pierre Bremaud, Markov Chains- Gibbs Fields, Monte Carlo Simulations, and Queues, Springer,
Cambridge 1999.
Bietet eine kompakte Einführung in die wichtigsten Begriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie und ist als
Referenz für Markovketten gut geeignet.
• Karl-Heinz Waldmann und Ulrike Stocker, Stochastische Modelle, Springer, Berlin, 2004. Enthält eine
übersichtliche und gut verständliche Einführung in Markovketten und (kontinuierliche) Markov
Sprungprozesse.
• Richard L. Tweedie, Markov Chains - Structure and Applications, Handbook of Statistics 19, ed. D.N.
Shanbhag and C.R. Rao, Elsevier Amsterdam, pp. 817-851. In diesem Artikel geht es u.a. auch darum, wie
Konzepte für den abzählbaren Zustandsraum auf den kontinuierlichen Zustandsraum verallgemeinert
werden können.
• Bernt Øksendal, Stochastic Differential Equations, Springer, Berlin, 2004. Bietet eine fundierte Einführung
in die Theorie stochastischer Differentialgleichungen.
Übungszettel
• U1, Downlaod PDF, jetzt mit Lösungen
• U2, Downlaod PDF
(c) 2005 JRG Computational Physiology
http://compphysiol.mi.fu-berlin.de
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