Stochastische Simulation: Grundlagen, Algorithmen und Anwendungen

Description

Zufällige Einflussfaktoren sind oft wesentliche Bestandteile moderner mathematischer Modelle für ökonomische und technische Fragestellungen. Die stochastische Simulation stellt eine experimentelle Variante zur Lösung solcher Probleme dar. Das Buch behandelt die Erzeugung von "Zufall" auf dem Rechner. Es werden die mathematischen Grundlagen und die wichtigsten Algorithmen zur Erzeugung von Zufallszahlen vorgestellt und die Güte dieser Verfahren untersucht. Aufbau und Auswertung von Simulationsexperimenten werden unter mathematischen und programmiertechnischen Gesichtspunkten erläutert. Die Bedeutung dieser Resultate für die Praxis wird anhand eines ausführlichen Anwendungsszenarios aus dem Verkehrsbereich diskutiert. Front Matter....Pages I-XI Einleitung....Pages 1-6 Front Matter....Pages 7-9 Ganzzahligkeit und Rekursion....Pages 11-16 Lineare Kongruenzgeneratoren....Pages 17-25 Zufallsgeneratoren mit dem Modulus 2....Pages 27-36 Weitere Zufallsgeneratoren....Pages 37-49 Analytische Gütekriterien....Pages 51-65 Statistische Gütekriterien....Pages 67-79 Front Matter....Pages 81-83 Inversionsmethode....Pages 85-95 Annahme-Verwerfungsmethode....Pages 97-105 Kompositionsmethode....Pages 107-119 Tabellen-Nachschlagemethoden....Pages 121-132 Simulationsverfahren für einige Standardverteilungen....Pages 133-140 Simulation von Gleichverteilungen auf Flächen....Pages 141-157 Ziehen einer zufälligen Stichprobe....Pages 159-170 Front Matter....Pages 171-173 Beispiele und Anwendungen....Pages 175-187 Konfidenzintervall und Stichprobenumfang bei Mittelwertschätzungen....Pages 189-196 Regenerative Simulation....Pages 197-205 Varianzreduktion....Pages 207-226 Front Matter....Pages 227-227 Optimales Landebahnmanagement....Pages 229-246 Back Matter....Pages 248-259