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A First Look at Stochastic Processes
Dieses Lehrbuch führt in die Theorie der stochastischen Prozesse ein, d.h. des Zufalls, der in der Zeit abläuft.
Anhand konkreter Beispiele wie wiederholte Glücksspiele und springende Frösche werden grundlegende mathematische Ergebnisse durch einfache, klare und logische Theoreme und Beispiele dargestellt. Es behandelt im Detail so wesentliche Dinge wie Markov-Ketten-Wiederholungskriterien, das Markov-Ketten-Konvergenz-Theorem und optionale Stopp-Theoreme für Martingale. Das letzte Kapitel bietet eine kurze Einführung in die Brownsche Bewegung, Markov-Prozesse in kontinuierlicher Zeit und Raum, Poisson-Prozesse und die Erneuerungstheorie.
Dazwischen finden sich Anwendungen zu Themen wie Ruinwahrscheinlichkeiten von Spielern, Random Walks auf Graphen, Wartezeiten in Sequenzen, Verzweigungsprozesse, Aktienoptionspreise und Markov Chain Monte Carlo (MCMC) Algorithmen. Der Schwerpunkt liegt stets darauf, die Theorie so motiviert und zugänglich wie möglich zu machen, damit Studenten und Leser dieses faszinierende Thema so einfach und schmerzlos wie möglich erlernen können.