Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage

komplexe Probleme in der Modellerstellung und Bearbeitung von Aufgabenstellungen auf dem Gebiet der Wahrscheinlichkeitstheorie zu lösen.

Fortgeschrittene Themen aus der Wahrscheinlichkeitstheorie, aus der Theorie der
Stochastischen Prozesse und der stochastische Analysis: asymptotisches Verhalten von stochastischen Prozessen (beispielsweise  Invarianzprinzip, Konvergenz zu Gleichgewicht für Markovketten und Monte Carlo sampling Algorithmen), wahrscheinlichkeitstheoretische Modelle in Naturwissenschaften und in der hochdimensionalen Statistik, und deren large-scale Verhalten
(beispielsweise Phasenwechsel und symmetriebrechende Phänomene, Konzentration von Maßen und Prinzip der großen Abweichungen)

Präsentation der Techniken der Stochastik

 Office hours for students: Wednesdays 2 p.m. - 3 p.m.

mündliche Prüfung

Mass- und Wahrscheinlichkeitstheorie 1 und 2.