Proseminar: Markov-Ketten und Monte-Carlo-Algorithmen

Dozent: Anusch Taraz

Termine

PS	Freitag	11:00 - 13:00	(RUD 26, 1.307)

Zuordnung

Grundstudium, Proseminar

Voraussetzungen

Empfohlen: Theoretische Informatik 2

Inhalte und Lernziele

Unter Monte-Carlo Simulationen von Markov-Ketten versteht man random walks, die man u.a. benutzt, um Objekte in Suchräumen zufällig zu erzeugen, zu zählen und zu optimieren. Das Proseminar beschäftigt sich mit den Grundlagen dieses Gebiets und insbesondere mit der Frage, wie lange ein solcher random walk laufen muss.

Vortragsthemen

Grundlagen
Stationäre Verteilung
Konvergenz
Eigenwerte
Leitwert
Coupling
Anwedungen

Empfohlene Literatur

E. Behrends, Introduction to Markov Chains, Vieweg 2000.
T. Schickinger, A. Steger, Diskrete Strukturen (Band 2), Springer 2001.

zuletzt geändert am 23.01.2006 (alkox-www)