iPhoneAlle anzeigen
iPhone 11iPhone 11 ProiPhone 11 Pro MaxiPhone 12iPhone 12 ProiPhone 12 Pro MaxiPhone 12 miniiPhone 13iPhone 13 ProiPhone 13 Pro MaxiPhone 13 miniiPhone 14iPhone 14 PlusiPhone 14 ProiPhone 14 Pro MaxiPhone 15iPhone 15 PlusiPhone 15 ProiPhone 15 Pro MaxiPhone 16iPhone 16 PlusiPhone 16 ProiPhone 16 Pro MaxiPhone 16eiPhone 8iPhone 8 PlusiPhone SE 2020iPhone SE 2022iPhone XiPhone XRiPhone XSiPhone XS Max
Galaxy A-SerieAlle anzeigen
Galaxy A12Galaxy A13Galaxy A13 5GGalaxy A14Galaxy A15Galaxy A16Galaxy A17 5GGalaxy A20eGalaxy A21Galaxy A22Galaxy A23Galaxy A24Galaxy A25Galaxy A26 5GGalaxy A32Galaxy A33Galaxy A34Galaxy A35Galaxy A36 5GGalaxy A40Galaxy A41Galaxy A42Galaxy A50Galaxy A51Galaxy A52Galaxy A53Galaxy A54Galaxy A55Galaxy A56 5GGalaxy A70Galaxy A71Galaxy A72
Redmi SeriesAlle anzeigen
Redmi 10Redmi 13CRedmi 15 5GRedmi Note 10Redmi Note 10 ProRedmi Note 11Redmi Note 11 ProRedmi Note 11 Pro Plus 5GRedmi Note 11sRedmi Note 12Redmi Note 12 5GRedmi Note 12 ProRedmi Note 12 Pro 5GRedmi Note 12 Pro PlusRedmi Note 13Redmi Note 13 5GRedmi Note 13 ProRedmi Note 13 Pro PlusRedmi Note 14Redmi Note 14 Pro PlusRedmi Note 8Redmi Note 8 ProRedmi Note 9Redmi Note 9 Pro
- Startseite
Bücher Wissen & Bildung Naturwissenschaft, Medizin, Informatik, Technik Mathematik Wahrscheinlichkeitstheorie & Statistik Einstieg in stochastische Prozesse
Derzeit nicht verfügbar
Handgeprüfte Gebrauchtware
Bis zu 50 % günstiger als neu
Der Umwelt zuliebe
Einstieg in stochastische Prozesse
Thorsten Imkamp, Sabrina Proß (Unbekannter Einband, Deutsch)
★★★★★
☆☆☆☆☆ Keine Bewertungen vorhanden
Optischer Zustand
Beschreibung
Dieses Lehrbuch führt in das faszinierende Gebiet der stochastischen Prozesse ein, indem es die entsprechenden Inhalte verständlich darstellt und sie mit Anwendungen aus den Natur- und Ingenieurwissenschaften verbindet. Es enthält zahlreiche vollständig durchgerechnete Beispiele, in denen bei Bedarf die Softwaretools MATLAB und Mathematica eingesetzt werden. Mithilfe von sowohl theoretischen als… auch anwendungsorientierten Übungsaufgaben können die vorgestellten Verfahren erlernt und das Verständnis vertieft werden. Für fast alle Aufgaben werden vollständige Lösungswege im Buch oder im zugehörigen YouTube-Kanal der Autoren präsentiert. Zur Aneignung und Festigung der Inhalte erhalten Leser des Buchs zudem passende Lernfragen, auf die sie in der Springer-Flashcards-App zugreifen können. Das Buch bietet somit ein stimmiges Gesamtpaket und eignet sich hervorragend zum Selbststudium.
Nach einem Überblick über die notwendigen mathematischen Grundlagen erfolgt eine ausführliche und mit vielen Beispielen gestützte Einführung in Theorie und Praxis zeitdiskreter und zeitstetiger Markoff-Ketten, sowie Varianten von Markoff-Prozessen – insbesondere Wiener-Prozesse zur Modellierung der Brown‘schen Bewegung. Danach erfolgen systematische Einführungen in Martingale, Warteschlangen und die Zuverlässigkeitstheorie. Monte-Carlo-Simulationen finden in einem eigenen Kapitel Platz, das neben einer ausführlichen Beschreibung der Methode auch Spielraum für eigene Experimente mit den dort vorgestellten Programmen bietet. Eine Einführung in die Grundlagen der (stochastischen) Petri-Netze und ein leicht zugänglicher Einstieg in die stochastische Analysis (stochastische Integrale, stochastische Differentialgleichungen) runden das Buch ab. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
Handgeprüfte Gebrauchtware
Bis zu 50 % günstiger als neu
Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
07.05.2023
Sprache
Deutsch
Originalsprache
Deutsch
EAN
9783662666685
Herausgeber
Springer Berlin
Sonderedition
Nein
Autor
Thorsten Imkamp, Sabrina Proß
Seitenanzahl
376
Auflage
1. Aufl. 2023
Einbandart
Unbekannter Einband
-.-
★★★★★
☆☆☆☆☆ Leider noch keine Bewertungen
Leider noch keine Bewertungen
Sicher bei rebuy kaufen
Schreib die erste Bewertung für dieses Produkt!
Wenn du eine Bewertung für dieses Produkt schreibst, hilfst du allen Kund:innen, die noch überlegen, ob sie das Produkt kaufen wollen. Vielen Dank, dass du mitmachst!
Sicher bei rebuy kaufen