Test
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Lernkarten
1.01 Definition Markovprozess
n
1.02 Eigenschaften von Markovprozess+Beweis
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1.03 Existenssatz für Markovkette
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10.01 Existenssatz und Beweis
n
11 Definition Spiegelsprinzip + Skizze
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11 Pfadeigenschaften von BB
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11 Wie ist Mt verteilt?
n
11 Wozu wird Spiegelungsprinzip verwendet?
n
11.01 Sup/Inf BB+Beweis
n
11.02 Beweis, dass Häufungspunkt 0 bei BB
n
11.03 Zusammenhang BB und Lipschitzstetigkeit
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11.05 Definition Totalvariation
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11.06 Definition Quadratische Variation
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11.06 Welche Konvergenzart ist quadratische Variation
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12.01 Definition stochastischer Kern
n
12.02 BB als Markovkette (Seite 59)
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12.03 Übergangsmatrix
n
14.01 Invarianzsprinzip von Donsker
n
15 Wie kann man BB simulieren?n
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15 Herleitung des Intensitätsmatrix von Poisson-Prozess
n
15 Wann ist es bei mehrdimensionalen Irrfahrt rekurrent?
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15 Was kann man für P, das endlich ist und nach Klassen verteilt ist, über transient und rekurrent sagen?
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15 Welchen Zusammenhang gibt es zwischen positivrekurrent und stationäre Verteilung?
n
15 Wie ist Bt verteilt?
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2.01 Definition abgeschlossen und irreduzibel
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2.02 Wann ist J abgeschlossen?
n
2.03 Wie ist rekurrent /transient in diskreter Zeit definiert?
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2.04 Lemma: Wann ist ein Zustand rekurrent?
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2.05 Solidaritätsprinzip + Beweis
n
2.06 Beispiel Irrfahrt
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2.07 Warum ist Irrfahrt eine MK und wie sind die Zustande?
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2.08 Was gilt wenn j transient ist?
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2.09 Wann ist eine Klasse abgeschlossen?
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2.10 Was gilt wenn die Klasse endlich und abgeschlossen ist?
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2.11 Ist RandomWalk mit refklektierenden Grenzen immer rekurrent
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2.12 Wie ist die Absorbitionswahrscheinlichkeit definiert?
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3.01 Definition invariantes Maß
n
3.02 Definition stationäre Verteilung
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3.03 Sei Xn irreduzible und rekurrent, welche Eigenschaft hat gamma_k (3)?
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3.04 Wie ist das invariantes Maß definiert?
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