Kolonko | Kolonko, M: Stochastische Simulation | Buch | 978-3-8351-0217-0 | sack.de

Buch, Deutsch, 260 Seiten, Format (B × H): 168 mm x 240 mm, Gewicht: 540 g

Reihe: Studienbücher Wirtschaftsmathematik

Kolonko

Kolonko, M: Stochastische Simulation

Buch, Deutsch, 260 Seiten, Format (B × H): 168 mm x 240 mm, Gewicht: 540 g

Reihe: Studienbücher Wirtschaftsmathematik

ISBN: 978-3-8351-0217-0
Verlag: Vieweg+Teubner Verlag


Der Zufall in Gestalt von unvorhersehbaren Risiken und Chancen spielt seit jeher eine große Rolle bei vielen Entscheidungen in Wirtschaftsleben, Technik und Wissenschaft. Zufällige E- ?ussfaktoren müssen deshalb auch in die formalen Modelle aufgenommen werden, mit denen heutzutage komplexe Systeme geplant, gesteuert und optimiert werden. Früher reichte es - bei oft, zufallsbehaftete Größen durch ihre Mittelwerte zu modellieren. Für die Genauigkeit, die heutzutage von Modellen etwa für Prozesse in Produktion und Logistik verlangt wird, müssen aber auch die zufälligen Ein?üsse genauer modelliert werden, es müssen ihre zeitliche Entwi- lung und ihre wechselseitigen Abhängigkeiten beschrieben werden. Dies führt typischerweise auf Modelle, die zwar realitätsnah sind, die aber mit den verfügbaren mathematisch-analytischen Methoden oft nicht mehr gelöst werden können. In dieser Situation kann die stochastische Simulation einen Ausweg bieten, indem sie der mathematischen Modellierung sozusagen eine experimentelle Variante zur Seite stellt. Einzige Voraussetzung dafür ist, dass der nicht-zufällige Teil des Modells, also etwa das Prozessgesc- hen bei feststehenden zufälligen Ein?üssen, berechnet oder auf dem Rechner dargestellt werden kann. Wird dieses Teilmodell dann für wechselnden zufälligen Input beobachtet, so können aus den Beobachtungen Schätzungen für verschiedene Leistungskenngrößen gewonnen werden.
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Zielgruppe


Studierende der Wirtschaftsmathematik und des Operations Research an Universitäten und Fachhochschulen


Autoren/Hrsg.


Weitere Infos & Material


Zufallsgeneratoren für Gleichverteilungen.- Ganzzahligkeit und Rekursion.- Lineare Kongruenzgeneratoren.- Zufallsgeneratoren mit dem Modulus 2.- Weitere Zufallsgeneratoren.- Analytische Gütekriterien.- Statistische Gütekriterien.- Erzeugung von Zufallszahlen mit vorgegebener Verteilung.- Inversionsmethode.- Annahme-Verwerfungsmethode.- Kompositionsmethode.- Tabellen-Nachschlagemethoden.- Simulationsverfahren für einige Standardverteilungen.- Simulation von Gleichverteilungen auf Flächen.- Ziehen einer zufälligen Stichprobe.- Simulationsexperimente: Aufbau und Auswertung.- Beispiele und Anwendungen.- Konfidenzintervall und Stichprobenumfang bei Mittelwertschätzungen.- Regenerative Simulation.- Varianzreduktion.- Simulation und Optimierung.- Optimales Landebahnmanagement.


Prof. Dr. Michael Kolonko, TU Clausthal


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