Markov-Ketten sind ein einfaches und anschauliches Modell um realweltliche Vorgänge mathematisch abzubilden. Bei bekannten und als konstant angenommenen Wahrscheinlichkeiten ist es möglich den wahrscheinlichen Zustand eines Systems in beliebiger Zukunft vorherzusagen. Markov-Ketten sind häufig die
Grundlage für stochastische Prozesse, die
1. auf gedächtnislosem Zufall basieren und
2. bei welchen Zustandsübergänge zu jeweils gegebenen Wahrscheinlichkeiten
möglich sind.
Inhaltsverzeichnis
1 Informationen
1.1 Abstract und Motivation
1.2 Abgrenzung
1.3 Claim: Anspruch dieses Papers
1.4 Konventionen
2 Markov-Ketten: Beispiele und Lösung
2.1 Grundlagen
2.1.1 Generelle Stochastische Petrinetze
2.1.2 Rankings und Empfehlungen
2.2 Markov-Eigenschaft
2.3 Allgemeine Lösung von Markov-Ketten
2.4 Zukünftige Marktanteile mit Markov-Ketten bestimmen
2.5 Ein Beispiel für Markov-Ketten
3 Anwendungsgebiete
3.1 Anwendung von Markov-Ketten
3.2 Wo kann man Markov-Ketten einsetzen?
3.3 Vor- und Nachteile
4 Resumée
5 Danksagungen
6 Quellenverzeichnis
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