Vorlesung: Monte Carlo Methoden (Vorlesung) - Details

Vorlesung: Monte Carlo Methoden (Vorlesung) - Details

Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname Vorlesung: Monte Carlo Methoden (Vorlesung)
Untertitel MAT.07699, MAT.07555, MAT.07693
Semester WiSe 2026/27
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden 21
erwartete Teilnehmendenzahl 30
Heimateinrichtung Institut für Mathematik
Veranstaltungstyp Vorlesung in der Kategorie Offizielle Lehrveranstaltungen
Nächster Termin Mittwoch, 28.10.26, 12:15 - 13:46 Uhr Seminarraum 1.12 [VDP 3] (Phy)
Voraussetzungen - (Grundlagen der) Numerischen Mathematik
- Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik
- Programmierkenntnisse Python
Lehrsprache(n) Deutsch
Studiengänge (für) Bachelor und Master Mathematik,
Bachelor Wirtschaftsmathematik,
LAG Mathematik (Vertiefungsmodul)
Master Physik
SWS 2 V + 1 Ü
ECTS-Punkte 5

Studienbereiche

Modulzuordnungen

Kommentar/Beschreibung

Mit Monte Carlo Methoden bezeichnet man eine Klasse von numerischen Methoden, bei denen man durch eine geeignete Randomisierung Integrale z.B. auf hochdimensionalen Gebieten oder mit nichtglatten Integranden numerisch approximiert. Das theoretische Fundament bildet dabei das (starke) Gesetz der großen Zahlen. Da viele Fragestellungen aus der Analysis und Wahrscheinlichkeitstheorie in Integrale umgeschrieben werden können, haben Monte Carlo Methoden vielseitige Anwendungen, von denen einige in der Vorlesung diskutiert und im Rahmen von numerischen Experimenten ausprobiert werden.

Als Vorkenntnisse sollten die Grundmodule in der Numerischen Mathematik und in der Wahrscheinlichkeitstheorie absolviert sein. Die begleitenden Übungsaufgaben enthalten regelmäßig Programmieraufgaben, die mit Python zu bearbeiten sind.