Perfect Simulation for Chains of Finite and Infinite Order

Worum geht's

Du lernst Modelle stochastischer Prozesse jenseits endlicher Markov-Ketten kennen, insbesondere Ketten unendlicher Ordnung, ihre Eigenschaften und wie man sie exakt simuliert (perfect simulation). Am Ende kannst du Existenz- und Eindeutigkeitsfragen beurteilen, Beispiele einordnen und Perfect-Simulation-Algorithmen für solche Prozesse anwenden.

Was du danach kannst

• Verständnis von Ketten unendlicher Ordnung
• Vertrautheit mit Perfect-Simulation-Verfahren (z. B. Coupling from the Past)
• Kenntnis von Konvergenz-, Regenerations- und Verlust-der-Erinnerung-Eigenschaften
• Kenntnis von Countable Mixtures of Markov Chains und Markov-Approximationen

Aus was das Modul besteht

• VorlesungVermittlung der Theorie, Beispiele und Diskussion
• ÜbungBearbeitung konkreter Beispiele und Aufgaben zur Vertiefung

Lehrmethode

• Vortrag mit Beispielenzur Präsentation der Inhalte und Demonstration von Methoden
• Diskussionzur Einbindung der Studierenden und Förderung eigener Analysen
• Übungssitzungenzum selbstständigen Bearbeiten von Beispielen und zur Überprüfung des Lernfortschritts