Vorlesung
Monte-Carlo-Methoden
Prof. Dr. Erich Novak
Monte-Carlo-Methoden sind Algorithmen, die einen Zufallszahlengenerator
benutzen. Mit dieser zusätzlichen Möglichkeit
kann man manche Probleme viel schneller lösen.
Stichworte: direkte Simulation, Erzeugung von Zufallszahlen,
zufällige Polyeder,
Bewertung von Finanzderivaten,
Varianzreduktion,
Markov chain Monte Carlo,
schnelle Mischung,
Anwendungen in der Physik,
Ising Modell,
optimale Algorithmen.
Vorausgesetzt werden Grundkenntnisse der Stochastik
und der Numerik, man kann die Vorlesung ab dem 5ten
Semester hören.
Es gibt ein Buch zur Vorlesung:
Th. Müller-Gronbach, E. Novak, K. Ritter:
Monte Carlo-Algorithmen;
Springer Verlag 2012.
Wer einen login am hiesigen Rechenzentrum hat, kann
eine
elektronische Version
in der Uni-Bibliothek finden,
hier.