COURSERA JOHNS HOPKINS UNIVERSITY RANDOM PROCESSES 2024 BOOKWARE

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COURSERA JOHNS HOPKINS UNIVERSITY | 2024 | MP4-PDF | RAR | 425 MB | ALLOS

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik sind ein hervorragendes Instrument für das Verständnis, die Modellierung und die Kommunikation von Unsicherheit in technischen Systemen.

Bei vielen Anwendungen besteht die zusätzliche Herausforderung darin, Zufallsgrößen zu berücksichtigen, die zeitlich und/oder räumlich variieren. Beispiele hierfür finden sich in seismischen Anwendungen, Finanzmärkten, heterogenen Materialien und der Bildverarbeitung, neben vielen anderen. Dieser Kurs bietet eine Einführung in einige der Methoden, mit denen Zufallsprozesse und Zufallsfelder gemessen, quantifiziert und kommuniziert werden. Anhand von Videovorlesungen, Aktivitäten und interaktiven Inhalten lernen die Studierenden Korrelationsfunktionen, Spektraldichtefunktionen, lokale Durchschnittsprozesse und Monte-Carlo-Simulationen kennen. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der einzelnen Konzepte, der Schätzung dieser Größen anhand von Daten und der Verwendung dieser Daten als Grundlage für die Erzeugung realistischer Stichproben-Zufallsprozesse.

Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein:
- Erklären die Bedeutung der Korrelationsfunktion, der Spektraldichtefunktion, der Homogenität und der Ergodizität.
- Parameter eines Zufallsprozesses auf der Grundlage verfügbarer Daten zu identifizieren.
- Deskriptoren von Zufallsprozessen über Maximalwertverteilungen mit der Zuverlässigkeit in Beziehung setzen.
- Simulieren eines Zufallsprozesses mit gewünschter Korrelations- und/oder Spektraldichtefunktion.

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