Es waere vermessen zu sagen, dass das Seminar nach der Moore-Methode abgehalten wird, aber wir wollen versuchen, einige Elemente dieser erfolgreichen und unkonventionellen Lehrtechnik auszuprobieren, siehe <http://en.wikipedia.org/wiki/Moore_method> und die dort angefuehrte Literatur. Die Teilnehmer verpflichten sich, (ab sofort und) bis und waehrend des Seminars keine einschlaegige Literatur (auch nicht Wikipedia etc.) zum Thema zu lesen und zu verwenden, ausgenommen wenn dies explizit verlangt wird. Ich gebe einige Definition, Saetze und Resultate vor, die dann von den Teilnehmern selbst erarbeitet und an der Tafel praesentiert werden sollen. Dabei koennen die Probleme zu Hause und in Gruppen vorbereitet, aber auch "live" im Seminar gemeinsam bearbeitet werden. Als externe Quellen sind nur Vorlesungsskripten und Mitschriften der Grundvorlesungen (einschliesslich Mass- und Wahrscheinlichkeitstheorie) sowie die Lehrbuecher von Bauer zur Mass- und Integrationstheorie und zur Wahrscheinlichkeitstheorie. Das Seminar wendet sich an interessierte Studierende, die mit den Grundlagen der masstheoretischen Wahrscheinlichkeitstheorie einigermassen zuversichtlich umgehen koennen, nicht an aufwandminimierende ScheinesammlerInnen. Als kleiner Selbst-Test: Lesen Sie http://en.wikipedia.org/wiki/Continuous_stochastic_process http://en.wikipedia.org/wiki/Continuous-time_stochastic_process http://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_process aber sonst nichts zum Thema! Koennen Sie nun mit dem Satz "Continuity in mean-square implies continuity in probability." etwas anfangen? Die Benotung ist einfach: Wer nach meiner subjektiven Einschaetzung regelmaessig und intensiv mitarbeitet bekommt ein "Sehr gut", wer hin und wieder mitarbeitet ein "Befriedigend". Bemerkung: Grundsaetzlich bin ich fuer die moeglichst umfassende Verwendung von Literatur in jedem Sinn, auch schon fuer Studierende, nur fuer dieses Seminar soll zu "Trainingszwecken" auf die fertige Literatur verzichtet werden.
In diesem Seminar wollen wir uns Grundlagen ueber Levy-Prozesse, unbeschraenkt teilbare Verteilungen, und Elemente der stochastischen Analysis fuer Levy-Prozesse auf ganz spezielle und intensive Art erarbeiten. Ein Levy-Prozess ist ein stochastischer Prozess in stetiger Zeit, der stationaere und unabhaengige Inkremente besitzt und stetig in Wahrscheinlichkeit ist. Es handelt sich also um "Irrfahrten (random walks) in stetiger Zeit".
