| 书目名称 | Stochastische Simulation | | 副标题 | Grundlagen, Algorith | | 编辑 | Michael Kolonko | | 视频video | | | 概述 | Stochastische Simulationen in Theorie und Praxis | | 丛书名称 | Studienbücher Wirtschaftsmathematik | | 图书封面 |  | | 描述 | Der Zufall in Gestalt von unvorhersehbaren Risiken und Chancen spielt seit jeher eine große Rolle bei vielen Entscheidungen in Wirtschaftsleben, Technik und Wissenschaft. Zufällige E- ?ussfaktoren müssen deshalb auch in die formalen Modelle aufgenommen werden, mit denen heutzutage komplexe Systeme geplant, gesteuert und optimiert werden. Früher reichte es - bei oft, zufallsbehaftete Größen durch ihre Mittelwerte zu modellieren. Für die Genauigkeit, die heutzutage von Modellen etwa für Prozesse in Produktion und Logistik verlangt wird, müssen aber auch die zufälligen Ein?üsse genauer modelliert werden, es müssen ihre zeitliche Entwi- lung und ihre wechselseitigen Abhängigkeiten beschrieben werden. Dies führt typischerweise auf Modelle, die zwar realitätsnah sind, die aber mit den verfügbaren mathematisch-analytischen Methoden oft nicht mehr gelöst werden können. In dieser Situation kann die stochastische Simulation einen Ausweg bieten, indem sie der mathematischen Modellierung sozusagen eine experimentelle Variante zur Seite stellt. Einzige Voraussetzung dafür ist, dass der nicht-zufällige Teil des Modells, also etwa das Prozessgesc- hen bei feststehenden zufälligen Ein?üssen, berec | | 出版日期 | Textbook 2008 | | 关键词 | Algorithmen; Generatoren; Güteuntersuchung; Inversionsmethode; Kompositionsmethode; Nachschlagemethode; Po | | 版次 | 1 | | doi | https://doi.org/10.1007/978-3-8348-9290-4 | | isbn_softcover | 978-3-8351-0217-0 | | isbn_ebook | 978-3-8348-9290-4Series ISSN 2627-2032 Series E-ISSN 2627-2040 | | issn_series | 2627-2032 | | copyright | Vieweg+Teubner Verlag | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, Wiesbaden 2008 |
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发表于 2025-3-21 16:56:10
