Vorlesung

Monte-Carlo-Methoden

Prof. Dr. Erich Novak


Monte-Carlo-Methoden sind Algorithmen, die einen Zufallszahlengenerator benutzen. Mit dieser zusätzlichen Möglichkeit kann man manche Probleme viel schneller lösen.

Stichworte: direkte Simulation, Erzeugung von Zufallszahlen, zufällige Polyeder, Bewertung von Finanzderivaten, Varianzreduktion, Markov chain Monte Carlo, schnelle Mischung, Anwendungen in der Physik, Ising Modell, optimale Algorithmen.

Vorausgesetzt werden Grundkenntnisse der Stochastik und der Numerik, man kann die Vorlesung ab dem 5ten Semester hören.

Es gibt ein Buch zur Vorlesung: Th. Müller-Gronbach, E. Novak, K. Ritter: Monte Carlo-Algorithmen; Springer Verlag 2012.

Wer einen login am hiesigen Rechenzentrum hat, kann (zur Zeit?) eine elektronische Version in der Uni-Bibliothek finden.