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Monte Carlo Simulation im Operations Research
Taschenbuch von Juerg Kohlas
Sprache: Deutsch

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Beschreibung
Der vorliegende Band ist die schriftliche Fassung einer zweistOndigen Vorlesung, die im Wintersemester 1970/71 an der Universitat ZOrich ge­ halten wurde. Die Vorlesung richtete sich in erster Linie an Student en der Volks- und Betriebswirtschaft. Obwohl die Methode der Monte Carlo­ Simulation sich in der Praxis als wichtiges und vie I verwendetes analy­ tisches Instrument des Operations Research erwiesen hat, findet man min­ destens im deutschen Schrifttum keine adaequate elementare Darstellung dieses Gebietes. Daher hoffe ich, dass dieser Kleine Band einer weite­ ren Leserschicht von Nutzen ist. Die Monte Carlo-Methode wurzelt in der Wahrscheinlichkeitstheorie und der Statistik. Solange man sich aber auf die Betrachtung der "direkten" Monte Carlo-Methode zur numerischen Analyse stochastischer Systeme be­ schrankt, kommt man mit elementaren Begriffen der Wahrscheinlichkeits­ rechnung und Statistik aus. Anders verhalt es sich bei den "indirekten" Anwendungen der Monte Carlo-Methode zur Losung numerischer Aufgaben, etwa der Integral-, oder Eigenwert-Berechnung oder der Potentialtheorie. Da der weitaus Oberwiegende Anteil der Anwendungen der Monte Carlo-Metho­ de "direkt" ist, kann in einer elementaren Darstellung getrost auf die "indirekten" Methoden verzichtet werden; das urn so mehr als es ausge­ zeichnete BOcher zur "indirekten" Monte Carlo-Technik gibt (vgl. Litera­ turverzeichnis am Schluss des B~ndes). Die benotigten wahrscheinlich­ keitstheoretischen und statistischen Begriffe und Satze werden jeweils an Ort und Stelle bei Bedarf eingefOhrt, so dass keine Vorkenntnisse in dieser Richtung vorausgesetzt werden. Im kurzen Kapitel 1 wird die Idee der Monte Carlo-Methode anhand ein­ fachster Beispiele vorgestellt.
Der vorliegende Band ist die schriftliche Fassung einer zweistOndigen Vorlesung, die im Wintersemester 1970/71 an der Universitat ZOrich ge­ halten wurde. Die Vorlesung richtete sich in erster Linie an Student en der Volks- und Betriebswirtschaft. Obwohl die Methode der Monte Carlo­ Simulation sich in der Praxis als wichtiges und vie I verwendetes analy­ tisches Instrument des Operations Research erwiesen hat, findet man min­ destens im deutschen Schrifttum keine adaequate elementare Darstellung dieses Gebietes. Daher hoffe ich, dass dieser Kleine Band einer weite­ ren Leserschicht von Nutzen ist. Die Monte Carlo-Methode wurzelt in der Wahrscheinlichkeitstheorie und der Statistik. Solange man sich aber auf die Betrachtung der "direkten" Monte Carlo-Methode zur numerischen Analyse stochastischer Systeme be­ schrankt, kommt man mit elementaren Begriffen der Wahrscheinlichkeits­ rechnung und Statistik aus. Anders verhalt es sich bei den "indirekten" Anwendungen der Monte Carlo-Methode zur Losung numerischer Aufgaben, etwa der Integral-, oder Eigenwert-Berechnung oder der Potentialtheorie. Da der weitaus Oberwiegende Anteil der Anwendungen der Monte Carlo-Metho­ de "direkt" ist, kann in einer elementaren Darstellung getrost auf die "indirekten" Methoden verzichtet werden; das urn so mehr als es ausge­ zeichnete BOcher zur "indirekten" Monte Carlo-Technik gibt (vgl. Litera­ turverzeichnis am Schluss des B~ndes). Die benotigten wahrscheinlich­ keitstheoretischen und statistischen Begriffe und Satze werden jeweils an Ort und Stelle bei Bedarf eingefOhrt, so dass keine Vorkenntnisse in dieser Richtung vorausgesetzt werden. Im kurzen Kapitel 1 wird die Idee der Monte Carlo-Methode anhand ein­ fachster Beispiele vorgestellt.
Inhaltsverzeichnis
1. Einführung und einfache Beispiele.- 1.1. Allgemeines.- 1.2. Der Trunkenbold.- 1.3. Der Zeitungsjunge.- 1.4. Bestimmte Integrale.- 2. Die Erzeugung von Zufallszahlen.- 2.1. Die uniforme Verteilung.- 2.2. Die Normalverteilung.- 2.3. Beliebige Verteilungen.- 3. Die Simulation stochastischer Prozesse.- 3.1. Simulation eines Verteilungs-Transport-Systems.- 3.2. Bestimmung der optimalen Grösse einer Reparatur-Equipe durch Simulation.- 3.3. Die Simulation von Warteschlangensystemen.- 4. Die statistischen Grundlagen der Monte Carlo Simulation.- 4.1. Die Auswertung unabhängiger Versuche.- 4.2. Die Auswertung der Simulation von stochastischen Prozessen.- 4.3. Vergleichs- und Optimierungsrechnungen.
Details
Fachbereich: Management
Genre: Wirtschaft
Rubrik: Recht & Wirtschaft
Medium: Taschenbuch
Seiten: 176
Reihe: Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems
Inhalt: vi
166 S.
ISBN-13: 9783540057369
ISBN-10: 3540057366
Sprache: Deutsch
Ausstattung / Beilage: Paperback
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Kohlas, Juerg
Hersteller: Springer Berlin
Springer Berlin Heidelberg
Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems
Maße: 254 x 178 x 10 mm
Von/Mit: Juerg Kohlas
Erscheinungsdatum: 04.02.1972
Gewicht: 0,344 kg
preigu-id: 106372358
Inhaltsverzeichnis
1. Einführung und einfache Beispiele.- 1.1. Allgemeines.- 1.2. Der Trunkenbold.- 1.3. Der Zeitungsjunge.- 1.4. Bestimmte Integrale.- 2. Die Erzeugung von Zufallszahlen.- 2.1. Die uniforme Verteilung.- 2.2. Die Normalverteilung.- 2.3. Beliebige Verteilungen.- 3. Die Simulation stochastischer Prozesse.- 3.1. Simulation eines Verteilungs-Transport-Systems.- 3.2. Bestimmung der optimalen Grösse einer Reparatur-Equipe durch Simulation.- 3.3. Die Simulation von Warteschlangensystemen.- 4. Die statistischen Grundlagen der Monte Carlo Simulation.- 4.1. Die Auswertung unabhängiger Versuche.- 4.2. Die Auswertung der Simulation von stochastischen Prozessen.- 4.3. Vergleichs- und Optimierungsrechnungen.
Details
Fachbereich: Management
Genre: Wirtschaft
Rubrik: Recht & Wirtschaft
Medium: Taschenbuch
Seiten: 176
Reihe: Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems
Inhalt: vi
166 S.
ISBN-13: 9783540057369
ISBN-10: 3540057366
Sprache: Deutsch
Ausstattung / Beilage: Paperback
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Kohlas, Juerg
Hersteller: Springer Berlin
Springer Berlin Heidelberg
Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems
Maße: 254 x 178 x 10 mm
Von/Mit: Juerg Kohlas
Erscheinungsdatum: 04.02.1972
Gewicht: 0,344 kg
preigu-id: 106372358
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