| [ TM1WCVOMARK ]                                         VL                                         Markov-Ketten | 
                
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                | Es ist eine neuere Version 2025W dieser LV im Curriculum Masterstudium Artificial Intelligence 2025W vorhanden. | 
                
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                      | Workload | Ausbildungslevel | Studienfachbereich | VerantwortlicheR | Semesterstunden | Anbietende Uni |  
                      | 3 ECTS | B3 - Bachelor 3. Jahr | Mathematik | Dmitry Efrosinin | 2 SSt | Johannes Kepler Universität Linz |  | 
                
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                      | Detailinformationen |  
                      | Quellcurriculum | Bachelorstudium Technische Mathematik 2012W |  
                      | Ziele | Ein Markov-Kette ist ein mathematisches Modell, das sich beim Studium komplexer Systeme als nützlich erweist. Die grundlegenden Begriffe der Markov-Kette sind der Zustand eines Systems und der Übergang von einem Zustand in einen anderen. Man sagt, ein System befinde sich in einem bestimmten Zustand, wenn die
Variablen, die das System vollständig beschreiben, die diesem Zustand zugeordneten Werte annehmen. Ein Übergang des Systems von einem Zustand in einen anderen liegt vor, wenn die das System beschreibenden Variablen ihre Werte entsprechend ändern. Der Sinn dieses Kurses besteht darin, einem Markov-Entscheidungsproblem eine analytische Struktur zu geben, die zugleich das System hinreichend gut beschreibt und trotzdem rechnerisch verwendbar ist. |  
                      | Lehrinhalte | Markov-Kette mit diskreter Zeit
Bewertete Markov-Kette
Iterative Lösung von sequentiellen Entscheidungsprozessen
Die Politik-Iteration für die Lösung von sequentiellen Entscheidungsprozessen
Anwendung der Politik-Iteration 
Die Politik-Interationsmethode für Prozesse mit mehreren ergodischen Klassen
Der sequentielle Entscheidungsprozess mit Diskontierung
Markov-Kette mit kontinuierlicher Zeit
Die kontinuierliche bewertete Markov-Kette
Das kontinuierliche Entscheidungsproblem
Der kontinuierliche Entscheidungsprozess mit Diskontierung
Schlussbemerkungen 
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                      | Beurteilungskriterien | Schriftliche Prüfung am Ende des Semesters |  
                      | Lehrmethoden | Folie und Tafel |  
                      | Abhaltungssprache | Deutsch |  
                      | Literatur | Skriptum Howard R. Dynamic programming and Markov processes. Wiley Series, 1960.
 Puterman M. L. Markov decision process. Wiley series in Probability and Mathematical Statistics, 1994.
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                      | Lehrinhalte wechselnd? | Nein |  | 
                 
                
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                      | Präsenzlehrveranstaltung |  
                        | Teilungsziffer | - |  
                      | Zuteilungsverfahren | Direktzuteilung |  |