Tento předmět má poskytnout studentům základy teorie pravděpodobnosti a náhodných procesů a seznámit je také s aplikačními možnostmi.
Tento předmět má poskytnout studentům základy teorie pravděpodobnosti a náhodných procesů a seznámit je také s aplikačními možnostmi.
Po úspěšném absolvování tohoto kurzu budou studenti schopni pochopit základní principy počtu pravděpodobnosti a náhodných procesů, navrhnout jednodušší pravděpodobnostní modely a využít tyto modely pro náhodné experimenty.
• Náhodný jev a jeho pravděpodobnost. • Pravidla pro počítání s pravděpodobnostmi. Podmiňování jevů, Bayesův vzorec. • Náhodná veličina a její pravděpodobnostní rozdělení. • Náhodný vektor. • Charakteristiky náhodné veličiny. Vybraná nespojitá a spojitá rozdělení. • Limitní věty. Zákon velkých čísel, centrální limitní věta. • Náhodné procesy, markovské řetězce (MŘ). Přechodová matice, přechodový graf, Chapmanovy-Kolmogorovovy rovnice, klasifikace stavů MŘ. • Absorpční MŘ. Kanonický tvar, pravděpodobnost absorpce, střední doba do absorpce. • Regulární MŘ. Stacionární rozdělení, limitní matice, střední doba prvního přechodu, proces obnovy. • MŘ se spočetně mnoha stavy, nulová a pozitivní rekurence, náhodná procházka. • MŘ ve spojitém čase, matice intenzit, stacionární rozdělení, limitní vlastnosti. • Teorie hromadné obsluhy. Kendallova klasifikace, Littleův zákon, model M/M/1, počet zákazníků v systému, doba strávená v systému.
Základní:
Doporučená příprava:
Používej Markdown: ## Nadpis, **tučně**, `kód`, - odrážky, > citace