Vorlesung: Stochastik für InformatikerInnen
Dozent: Dr.
Wolfgang Kössler
| Termine: |
VL VL UE UE |
Mo Mi Mo Mi |
09-11 09-11 11-13 (s.t.) 11-13 (s.t.) |
RUD 25, 3.101 RUD 25, 3.101 RUD 25, 3.101 RUD 25, 3.101 |
| Zuordnung: | Hauptstudium, Math. Ergänzung |
Inhalte und Lernziele
Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Diskrete und stetige Wahrscheinlichkeitsmodelle in der Informatik, Grenzwertsätze, Simulationsverfahren, Zufallszahlen, Statistische Schätz- und Testverfahren, Markoffsche Ketten, Simulated Annealing, Probabilistische Analyse von Algorithmen.
Literatur
- Mathar, R. und Pfeiffer, D. (1990) Stochastik für Informatiker, Stuttgart
- Pflug, G. (1986). Stochastische Modelle in der Informatik, Stuttgart
- Greiner, M. und Tinhofer, G. (1996) Stochastik für Studienanfänger der Informatik, München
- Rosanov, J.A. (1970). Wahrscheinlichkeitstheorie, Berlin
- Flachsmeyer, J. (1970). Kombinatorik, Berlin
Übungen
Bitte bilden Sie Gruppen der Stärke 2-4, geben Sie sich einen Gruppennamen (ohne Sonderzeichen) und tragen Sie diesen in Goya ein. Geben Sie eine gut leserliche Version der Lösung ab. Es wird nur Papier oder pdf-Format (letzteres per e-mail) akzeptiert (kein zip oder doc). Auf dem Lösungsblatt müssen die Namen aller Gruppenmitglieder, die Matrikelnummern und der Gruppenname stehen.
Abgabetermin: Jeweils montags, nach der Vorlesung (!), 10.45.
Es gibt jeweils maximal 10 Punkte und (mindestens) 12 Übungsblätter.
Zur Prüfungsklausur wird zugelassen, wer mindestens 60 Punkte hat.
Für einen Übungsschein (ohne Prüfung) benötigen Sie 75 Punkte.
Aufgabenblätter
Blatt 14
Folien zur Vorlesung (Skript)
Skript