DE0298 Gadījuma procesi

Kods DE0298
Nosaukums Gadījuma procesi
Statuss Obligātais/Ierobežotās izvēles
Līmenis un tips Pamatstudiju, Akadēmiskais
Tematiskā joma Matemātika un statistika
Struktūrvienība Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte
Mācībspēks Andrejs Matvejevs, Nataļja Budkina, Aija Pola, Oksana Pavļenko, Marija Dobkeviča
Kredītpunkti 3.0
Daļas 1
Anotācija Gadījuma procesa definīcija un pielietojumi. Daudzdimensiju sadalījumi. Gadījuma procesu korelācijas teorija. Procesu klasifikācija. Stacionārie procesi. Markova ķēdes ar diskrētu un nepārtrauktu laiku. Gausa procesi. Gadījuma procesu imitācija..
Studiju kursa saturs
Saturs Pilna un nepilna laika klātienes studijas Nepilna laika neklātienes studijas
Kontaktstundas Patstāvīgais darbs Kontaktstundas Patstāvīgais darbs
Gadījuma procesa definīcija. Daudzdimensiju sadalījumi. Gadījuma procesa korelācijas funkcija. Gadījuma procesi plašā no 2 1 1 2
Praktiskie darbi. Gadījuma procesu korelācijas teorijas elementi. 2 2 1 2
Markova procesi. Markova īpašība. Markova procesa pārejas varbūtības. 2 2 1 3
Praktiskie darbi. Pārejas varbūtību funkcija. 2 2 1 4
Markova procesu klasifikācija. Markova ķēdes ar diskrētu laiku. Čepmena – Kolmogorova vienādojumi. 2 2 1 3
Praktiskie darbi. Čepmena – Kolmogorova vienādojumi. 2 2 1 4
Markova ķēdes ar diskrētu laiku stāvokļu klasifikācija. Atgriezeniski stāvokļi. Vidējais stāvoklī pavadītais laiks. 2 2 1 3
Praktiskie darbi. Ķēdes stāvokļu klasifikācija. 2 2 1 3
Markova ķēdes ar diskrētu laiku stacionārais sadalījums. 2 2 1 3
Praktiskie darbi. Markova ķēdes ar diskrētu laiku stacionārais sadalījums. 2 4 1 5
Markova ķēdes ar nepārtrauktu laiku. Kolmogorova diferenciālvienādojumu sistēmas pārejas un marginālajām varbūtībām. 2 2 1 3
Praktiskie darbi. Kolmogorova diferenciālvienādojumu sistēmas pārejas un marginālajām varbūtībām. 2 2 1 4
Markova ķēdes ar nepārtrauktu laiku stacionārais sadalījums. 2 2 1 3
Praktiskie darbi. Markova ķēdes ar nepārtrauktu laiku stacionārais sadalījums. 2 4 1 5
Stacionārais sadalījums masu apkalpošanas sistēmā Erlanga formulas. 2 2 1 3
Praktiskie darbi. Erlanga formulas. 2 2 1 5
Konsultācijas 6 5 2 5
Eksāmens 2 0 2 0
Kopā: 40 40 20 60
Mērķis un uzdevumi, izteikti
kompetencēs un prasmēs 		Priekšmeta mērķis ir iepazīstināt studentus ar gadījuma procesu teorijas pamatnostādnēm un matemātisko aparātu, galveno uzmanību veltot Markova ķēžu teorijas elementiem, lai ļautu izprast likumsakarības, kas novērojamas nejaušās dinamiskās parādībās.
Sasniedzamie studiju
rezultāti un to vērtēšana 		Markova ķēdes ar diskrētu laiku. Prasme konstruēt Markova ķēdes pārejas varbūtību matricu un aprēķināt ķēdes raksturlielumus, tai skaitrā stacionāro sadalījumu kā teorētiski, tā ar imitāciujas modeļa palīdzību. - Uzdevumi iekļauti 1. mājasdarbā
Markova ķēdes ar nepārtrauktu laiku. Prasme konstruēt Markova ķēdes pārejas intensitāšu matricu un aprēķināt ķēdes raksturlielumus, tai skaitrā stacionāro sadalījumu kā teorētiski, tā ar imitāciujas modeļa palīdzību. - Uzdevumi iekļauti 2. mājasdarbā
Gadījuma procesu korelācijas teorijas elementi. Markova procesi. Markova ķēžu svarīgāko raksturlielumu aprēķināšana. - Uzdevumi iekļauti eksāmenā
Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji
1. kontroldarbs - 15%
1. mājasdarbs - 10%
2. kontroldarbs - 15%
2. mājasdarbs - 10%
Eksāmens - 50%
 
Priekšzināšanas Diferenciālrēķini un integrālrēķini, Diferenciālvienādojumi, Varbūtību teorija.
Studiju kursa plānojums
Daļa KP Stundas Pārbaudījumi
Lekcijas Prakt. d. Lab. Ieskaite Eksāmens Darbs
1 3.0 20.0 20.0 0.0 *
Pieteikties uz šo kursu
[Kursa apraksts PDF formātā]