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Markov Chain Monte Carlo - Methoden: Herleitung, Beweis und Implementierung
Taschenbuch von Thomas Plehn
Sprache: Deutsch

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Beschreibung
In seiner Arbeit beschäftigt sich der Autor mit der ¿Markov Chain Monte Carlö, auch abgekürzt als MCMC. Dabei handelt es sich um eine Monte Carlo Methode. Allen Monte Carlo Methoden ist gemein, dass sie von einer mehr oder minder komplizierten Verteilung zufällige Szenarien erzeugen. Diese Szenarien werden dann genutzt um Aussagen über Erwartungswerte oder andere Kennzahlen der Verteilung zu treffen. Diese Aussagen sind natürlich nur zu gebrauchen, wenn man sehr viele zufällig erzeugte Szenarien auswertet. Die Methode kommt also immer dann zum Einsatz, wenn es nicht möglich ist, aus der Verteilung der Szenarien direkt Rückschlüsse auf die statistischen Kennzahlen der Verteilung zu ziehen, weder auf analytischem Wege, noch durch numerische Integration (bei sehr vielen Dimensionen steigt der Aufwand rapide an).
Markov Chain Monte Carlo ist nun eine spezielle Monte Carlo Methode unter Zuhilfenahme von Markovketten. Diese kommt immer dann zum Einsatz, wenn es nicht möglich ist, von einer Verteilung auf einfache Weise Szenarien zu erzeugen. Eine Markovkette fängt bei einem Zustand an und geht von einem bestimmten Zustand mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit zu einem anderen Zustand über. Diese Übergangswahrscheinlichkeiten stehen in einer Übergangsmatrix. Der Knackpunkt ist nun, dass diese Form der Zustandsgenerierung oft einfacher zu implementieren ist, als direkt auf eine Verteilung zurückzugreifen. In der Arbeit gibt es mehrere konkrete Beispiele für den Einsatz solcher Methoden. Quelltexte der Implementierungen sind beigefügt.
In seiner Arbeit beschäftigt sich der Autor mit der ¿Markov Chain Monte Carlö, auch abgekürzt als MCMC. Dabei handelt es sich um eine Monte Carlo Methode. Allen Monte Carlo Methoden ist gemein, dass sie von einer mehr oder minder komplizierten Verteilung zufällige Szenarien erzeugen. Diese Szenarien werden dann genutzt um Aussagen über Erwartungswerte oder andere Kennzahlen der Verteilung zu treffen. Diese Aussagen sind natürlich nur zu gebrauchen, wenn man sehr viele zufällig erzeugte Szenarien auswertet. Die Methode kommt also immer dann zum Einsatz, wenn es nicht möglich ist, aus der Verteilung der Szenarien direkt Rückschlüsse auf die statistischen Kennzahlen der Verteilung zu ziehen, weder auf analytischem Wege, noch durch numerische Integration (bei sehr vielen Dimensionen steigt der Aufwand rapide an).
Markov Chain Monte Carlo ist nun eine spezielle Monte Carlo Methode unter Zuhilfenahme von Markovketten. Diese kommt immer dann zum Einsatz, wenn es nicht möglich ist, von einer Verteilung auf einfache Weise Szenarien zu erzeugen. Eine Markovkette fängt bei einem Zustand an und geht von einem bestimmten Zustand mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit zu einem anderen Zustand über. Diese Übergangswahrscheinlichkeiten stehen in einer Übergangsmatrix. Der Knackpunkt ist nun, dass diese Form der Zustandsgenerierung oft einfacher zu implementieren ist, als direkt auf eine Verteilung zurückzugreifen. In der Arbeit gibt es mehrere konkrete Beispiele für den Einsatz solcher Methoden. Quelltexte der Implementierungen sind beigefügt.
Über den Autor
Thomas Plehn ist studierter Lehrer für Mathematik und Physik mit erstem Staatsexamen 2007 an der Universität Bielefeld. Nach einem zusätzlichen Masterstudium der Optimierung und Simulation an der FH Bielefeld ist er nun in der Softwareindustrie tätig.
Details
Erscheinungsjahr: 2014
Fachbereich: Wahrscheinlichkeitstheorie
Genre: Mathematik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Taschenbuch
Seiten: 56
Reihe: Staatsexamensarbeit
Inhalt: 56 S.
ISBN-13: 9783956844515
ISBN-10: 3956844513
Sprache: Deutsch
Ausstattung / Beilage: Paperback
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Plehn, Thomas
Hersteller: Bachelor + Master Publishing
Staatsexamensarbeit
Maße: 220 x 155 x 4 mm
Von/Mit: Thomas Plehn
Erscheinungsdatum: 22.05.2014
Gewicht: 0,105 kg
preigu-id: 105283393
Über den Autor
Thomas Plehn ist studierter Lehrer für Mathematik und Physik mit erstem Staatsexamen 2007 an der Universität Bielefeld. Nach einem zusätzlichen Masterstudium der Optimierung und Simulation an der FH Bielefeld ist er nun in der Softwareindustrie tätig.
Details
Erscheinungsjahr: 2014
Fachbereich: Wahrscheinlichkeitstheorie
Genre: Mathematik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Taschenbuch
Seiten: 56
Reihe: Staatsexamensarbeit
Inhalt: 56 S.
ISBN-13: 9783956844515
ISBN-10: 3956844513
Sprache: Deutsch
Ausstattung / Beilage: Paperback
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Plehn, Thomas
Hersteller: Bachelor + Master Publishing
Staatsexamensarbeit
Maße: 220 x 155 x 4 mm
Von/Mit: Thomas Plehn
Erscheinungsdatum: 22.05.2014
Gewicht: 0,105 kg
preigu-id: 105283393
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