mirror of
https://gitlab.cs.fau.de/ik15ydit/latexandmore.git
synced 2024-11-22 19:59:31 +01:00
Merge branch 'master' of https://github.com/FAUSheppy/Uni_Latex
This commit is contained in:
commit
afa5ef41dd
@ -1,7 +1,5 @@
|
|||||||
\documentclass{article}
|
\documentclass{article}
|
||||||
% -------- Mathe Libraries ---------------
|
|
||||||
\usepackage{amsmath}
|
\usepackage{amsmath}
|
||||||
\usepackage{amssymb}
|
|
||||||
% -------- Umlaute korrekt ----------------
|
% -------- Umlaute korrekt ----------------
|
||||||
\usepackage[utf8]{inputenc}
|
\usepackage[utf8]{inputenc}
|
||||||
\usepackage[ngerman, english]{babel}
|
\usepackage[ngerman, english]{babel}
|
||||||
@ -281,9 +279,6 @@ Wir integrieren zunaechst ueber $X_2$ d.h. wir sezten $\lambda = 2$
|
|||||||
\]
|
\]
|
||||||
Fuer $X_1$ setzen wir dann dementsprechend $\lambda e^{-\lambda t}$ mit $\lambda = 1$ ein, dann nur noch das 2te Integral ausrechnen.
|
Fuer $X_1$ setzen wir dann dementsprechend $\lambda e^{-\lambda t}$ mit $\lambda = 1$ ein, dann nur noch das 2te Integral ausrechnen.
|
||||||
% \\ \\ \textbf{Moeglichkeit b) - Nach $x_1$ oder $x_2$ umstellen} \\ (ggf. mit Koordinatentransformation)
|
% \\ \\ \textbf{Moeglichkeit b) - Nach $x_1$ oder $x_2$ umstellen} \\ (ggf. mit Koordinatentransformation)
|
||||||
\subsubsection{Alternatives Beispiel:}
|
|
||||||
X,Y stochastisch unabhaengige, mit Parameter 'p' geometrisch verteilte Zufallsvarriablen in Wahrscheinlichkeitsraum $(\varOmega , \mathcal{A},P)$. Welche Verteilung besitzt
|
|
||||||
Zufallsvarriable $Z = min(X,Y)$, definiert durch $Z( \omega ) = min \{X(\omega),Y(\omega)\}$.\\
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
\section{Marginaldichte - Beispielrechnung}
|
\section{Marginaldichte - Beispielrechnung}
|
||||||
@ -391,24 +386,7 @@ unabhängig sind.
|
|||||||
\end{align}
|
\end{align}
|
||||||
$\longrightarrow$ Da Mittelwert der $\varepsilon$-Verteilung gerade Kehrwert des
|
$\longrightarrow$ Da Mittelwert der $\varepsilon$-Verteilung gerade Kehrwert des
|
||||||
Paramters ist.
|
Paramters ist.
|
||||||
\item Folgerung: Dichte $g_1$ ist also die der Uniform-Verteilung ($\mathcal{U}(0,1)$).
|
\item Folgerung: Dichte $g_1$ ist also die der Uniform-Verteilung ($U(0,1)$).
|
||||||
\end{enumerate}
|
\end{enumerate}
|
||||||
|
|
||||||
\section{Markov-Ketten}
|
|
||||||
\begin{itemize}
|
|
||||||
\item Bei Übergangsmatrix $P \in (\mathbb{R}_{\geq 0})^{r x r}$ sind
|
|
||||||
alle Zeilensummen gleich $1$.
|
|
||||||
\item Vektor $\vec{u} \in (\mathbb{R}_{\geq 0})^{r}$ mit $||\vec{u}||_1 = 1$
|
|
||||||
der
|
|
||||||
\begin{align}
|
|
||||||
\vec{u} = P^T \cdot \vec{u}
|
|
||||||
\end{align}
|
|
||||||
erfüllt, heißt \textbf{Gleichgewichtszustand/-verteilung}.
|
|
||||||
\item Berechnung von $\vec{u}$: $\text{Kern}(P^T - \text{ Id}_r)$.\\$\rightarrow$
|
|
||||||
Kern wird berechnet durch klassischen Gauß- Algorithmus. Wenn keine
|
|
||||||
eindeutige Lsg (z.B. $0 = 0$), dann Variable beliebig wählen. Es gibt
|
|
||||||
immer einen Kern, da Determinante stets $0$ ist durch obige Summenbedinung.
|
|
||||||
\item Vektoreinträge müssen positiv sein, sonst Fehler.
|
|
||||||
\item Vektor auf Größe $1$ skalieren
|
|
||||||
\end{itemize}
|
|
||||||
\end{document}
|
\end{document}
|
||||||
|
Loading…
Reference in New Issue
Block a user