Inhalt

[ 201WTMSQUTU22 ] UE Queueing Theory

Versionsauswahl
(*) Leider ist diese Information in Deutsch nicht verfügbar.
Workload Ausbildungslevel Studienfachbereich VerantwortlicheR Semesterstunden Anbietende Uni
1,5 ECTS B3 - Bachelor 3. Jahr Mathematik Dmitry Efrosinin 1 SSt Johannes Kepler Universität Linz
Detailinformationen
Quellcurriculum Bachelorstudium Technische Mathematik 2025W
Lernergebnisse
Kompetenzen
Die Studierenden sollten über Grundkenntnisse der Wahrscheinlichkeitstheorie verfügen
Fertigkeiten Kenntnisse
  • Analyse stochastischer Prozesse, die in der Warteschlangentheorie verwendet werden
  • Verstehen von Markov-Ketten und deren Eigenschaften
  • Konstruieren und lösen Sie das System der Gleichgewichtsgleichungen
  • Berechnen Sie die stationäre Verteilung der Warteschlangensysteme mit Geburt und Tod
  • Grundlegende Eigenschaften von Warteschlangensystemen mit unendlichen und endlichen Populationen kennen
  • Analyse des zeitabhängigen Verhaltens und Leistungsanalyse von Warteschlangensystemen
  • Untersuchung der spezifischen Eigenschaften von Semi-Markov-Warteschlangensystemen
  • Herleitung und Beweis der wichtigsten Ergebnisse für Warteschlangennetzwerke
Modellierung des Bedienungsprozesses mit Hilfe des Warteschlangensystems, Berechnungsmethoden für die Zustandswahrscheinlichkeiten, Stabilitätsanalyse, Leistungsanalyse
Beurteilungskriterien (*)Presentation of exercises
Abhaltungssprache English
Lehrinhalte wechselnd? Nein
Frühere Varianten Decken ebenfalls die Anforderungen des Curriculums ab (von - bis)
TM1WCUEBEDI: UE Bedienungstheorie (2005S-2022S)
Präsenzlehrveranstaltung
Teilungsziffer 25
Zuteilungsverfahren Direktzuteilung