Das Ziel der Vorlesung ist die Aufstellung und Analyse numerischer Verfahren zur Lösung stochastischer Differentialgleichungen.
Dieses Gebiet liegt im Grenzbereich von Stochastik und Numerik und entwickelt sich zur Zeit sehr rasch. In der Vorlesung werden auch die Grundlagen für die Realisierung und Approximation stochastischer Prozesse behandelt (Monte--Carlo Simulation).
Vorausgesetzt werden Grundkenntnisse aus einsemestrigen Vorlesungen über Numerische Mathematik und Mass-- und Wahrscheinlichkeitstheorie.
Stichworte zu den Inhalten:
Generatoren von Pseudo--Zufallszahlen, Monte Carlo Integration, Methoden zur Varianzreduktion, Brownsche Bewegung, Ito--Kalkül, stochastische Differentialgleichungen, Euler--Maruyama Verfahren, schwache und starke Konvergenz, Verfahren höherer Ordnung, Multilevel Monte Carlo Methoden.
Die Vorlesung kann sowohl für die Spezialisierung von Bachelorstudierenden als auch für die Angewandte Mathematik von Masterstudierenden der Mathematik und der Wirtschaftsmathematik verwendet werden.
Frequency | Weekday | Time | Format / Place | Period | |
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weekly | Di | 14-16 | V2-210 | 08.04.-19.07.2013 | |
weekly | Do | 10-12 | V5-148 | 08.04.-19.07.2013
not on: 5/9/13 / 5/30/13 |
Module | Course | Requirements | |
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24-M-P1 Profilierung 1 | Profilierungsvorlesung (mit Übung) - Typ 1 | Student information | |
- | Graded examination | Student information | |
24-M-P2 Profilierung 2 | Profilierungsvorlesung (mit Übungen) - Typ 1 | Student information | |
24-M-PWM Profilierung Wirtschaftsmathematik | Profilierungsvorlesung (mit Übung) - Typ 1 | Student information | |
- | Graded examination | Student information | |
24-M-SV1-ND Spezialisierung/Vertiefung 1 - Numerische und Diskrete Mathematik | Spezialisierungskurs Numerische / Diskrete Mathematik | Graded examination
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Student information |
24-SE Strukturierte Ergänzung | Vorlesung 1 | Student information | |
Vorlesung 2 | Student information | ||
24-SP Spezialisierung | Vorlesung gemäß Modulbeschreibung | Graded examination
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Student information |
The binding module descriptions contain further information, including specifications on the "types of assignments" students need to complete. In cases where a module description mentions more than one kind of assignment, the respective member of the teaching staff will decide which task(s) they assign the students.
Degree programme/academic programme | Validity | Variant | Subdivision | Status | Semester | LP | |
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Mathematik / Bachelor | (Enrollment until SoSe 2011) | Kernfach | MM09a; MM10 | Wahlpflicht | 4. 5. | 7 | benotet |
Mathematik / Diplom | (Enrollment until SoSe 2008) | Wahl | 5. 6. 7. 8. | scheinfähig HS | |||
Mathematik / Master | (Enrollment until SoSe 2011) | MM02S | Wahlpflicht | 1. | 9 | unbenotet | |
Mathematik / Master | (Enrollment until SoSe 2011) | MM07S | Wahlpflicht | 1. | 9 | benotet | |
Mathematik (Gym/Ge als zweites U-Fach) / Master of Education | (Enrollment until SoSe 2014) | M.M.10 | Wahlpflicht | 4. | 7 | benotet | |
Mathematik (Gym/Ge fortgesetzt) / Master of Education | (Enrollment until SoSe 2014) | M.M.10 | Wahlpflicht | 2. 3. | 7 | benotet | |
QEM - Models and Methods of Quantitative Economics / Master | |||||||
Studieren ab 50 | |||||||
Wirtschaftsmathematik / Diplom | (Enrollment until SoSe 2005) | Wahl | 5. 6. 7. 8. | scheinfähig HS | |||
Wirtschaftsmathematik / Master | (Enrollment until SoSe 2011) | MW01S | Wahl | 9 | |||
Wirtschaftsmathematik (1-Fach) / Bachelor | (Enrollment until SoSe 2011) | M.WM.14; M.WM.15 | Wahl | 4. 5. 6. | 7 | benotet |