Markovketten [MA2404]

Vorlesung

Dozentin: Prof. Dr. Silke Rolles
Zeit und Ort der Vorlesung: Dienstags, 8:15 bis 9:45 Uhr in BC2 0.01.17, Hörsaal (8102.EG.117), Parkring 35-39, Garching-Hochbrück
Erste Vorlesung: Dienstag, 26. April 2022
Voraussetzung: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik (MA0009 oder MA1401)
Literatur: Sie finden die Bücher im Semesterapparat in der Teilbibliothek MI.
- Einführende Bücher:
  - E. Behrends: Introduction to Markov chains, Vieweg+Teubner Verlag, 2000. Link zum e-book
  - P. Bremaud: Markov chains, Gibbs fields, Monte Carlo simulation, and queues. Springer, 1999. Link zum e-book
  - O. Häggström: Finite Markov chains and algorithmic applications. Cambridge University Press, 2002.
  - J. Norris: Markov chains. Cambridge University Press, 2009. Homepage of the book
- Weiterführende Bücher:
  - D. Freedman: Markov chains. Springer, 1983. Link zum e-book
  - J. Kemeny and J. Snell: Finite Markov chains. Springer, 1976.
  - J. Kemeny, J. Snell, and A. Knapp: Denumerable Markov chains. Springer, 1976. Link zum e-book
  - D. Revuz: Markov chains. North-Holland, 1984. Link zum e-book
  - E. Seneta: Non-negative matrices and Markov chains. Springer, 1981. Link zum e-book
  - W. Woess: Denumerable Markov chains. European Mathematical Society, 2009. Link zum e-book

Klausur

Zeit und Ort: siehe TUM-Online
Zur Klausur sind keine Hilfsmittel zugelassen.

Übungen

Tutor: Johannes Bäumler
Übungsleitung: Diana Conache
In der Übungsgruppe werden die Präsenzaufgaben besprochen. Die Übungen finden jede zwei Wochen statt.
Sollten Sie organisatorische Fragen bezüglich der Übungen haben, kontaktieren sie bitte die Übungsleitung.

Geplante Termine für die Übungen: (Im Fall einer großen Nachfrage wird eine sechste Gruppe organisiert, donnerstags um 8:30 Uhr, beginnend am 28.04.2022.)

Gruppe	Zeit	Ort	Verantwortlicher	beginnend am
1	Di, 10:15 - 11:45	BC2 0.01.04, Seminarraum (8102.EG.104)	Johannes Bäumler	26.04.2022
2	Mi, 12:15 - 13:45	BC2 0.01.04, Seminarraum (8102.EG.104)	Johannes Bäumler	27.04.2022
3	Di, 10:15 - 11:45	BC2 0.01.04, Seminarraum (8102.EG.104)	Johannes Bäumler	03.05.2022
4	Mi, 12:15 - 13:45	BC2 0.01.04, Seminarraum (8102.EG.104)	Johannes Bäumler	04.05.2022
5	Do, 08:30 - 10:00	03.06.011, Seminarraum (M6/M8) (5606.03.011)	Johannes Bäumler	05.05.2022

Bonus

Abwechselnd werden jede Woche entweder ein Übungsblatt oder ein eTest in Moodle veröffentlicht. Sie sollten probieren, alle Hausaufgaben zu bearbeiten. Ihre Hausaufgaben müssen mit einem in Moodle bereitgestellten Deckblatt versehen sein. Bitte laden Sie Ihre Lösungen der Hausaufgaben bis zu dem auf dem Übungsblatt angegebenen Termin in Moodle hoch. Sie dürfen die Aufgaben in Gruppen von bis zu 3 Studierenden abgeben.
Die Hausaufgaben werden mit den folgenden Stufen bewertet:
- 0: nicht sinnvoll bearbeitet
- 1: sinnvoll bearbeitet
- 2: sinnvoll bearbeitet und Grundzüge richtig
- 3: sinnvoll bearbeitet und kleinere Fehler
- 4: sehr gut bearbeitet
Durch die regelmäßige Abgabe von Hausaufgaben und eTests ist es möglich, einen Bonus von einer Drittelnote auf die Klausur- bzw. Nachklausurnote zu bekommen. Dazu müssen Sie wie folgt mindestens 18 Punkte erreichen:
- Jede sinvoll bearbeitete Aufgabe aus einem Hausaufgabenblatt, d.h. mit mindestens einem Punkt bewertet, ist einen Notenbonuspunkt wert. Bei mehreren Teilaufgaben muss jede Teilaufgabe sinnvoll bearbeitet sein, damit die gesamte Aufgabe als sinnvoll bearbeitet zählt. Für die Bonuswertung ist dabei irrelevant, welche sinnvoll-bearbeitet-Wertung erreicht wurde.
- Jeder eTest enthält vier Fragen. Jede Frage ist einen Viertel Notenbonuspunkt wert.
- Erfüllen Sie diese Bedingung und bestehen die Klausur, wird die Note um eine Drittelnote verbessert. Dies gilt nicht bei einer 1.0. Eine nichtbestandene Klausur zählt als nichtbestanden.
- Sie können die Bewertung Ihrer Hausaufgaben in Moodle einsehen. Falls Sie mit den in Moodle eingetragenen Punkten nicht einverstanden sind, müssen Sie dies der Übungsleitung spätestens eine Woche nach Rückgabe des Übungsblattes mitteilen.