Heidelberg University

Wahrscheinlichkeitstheorie 2

Sommersemester 2023

Vorlesung

  • Zeit: Montag (11–13 Uhr), Donnerstag (11–13 Uhr)
  • Ort: Mathematikon INF 205, SR A
Die Vorlesungen starten am Montag, 17. April 2023.

Vorlesungsinhalt und Skript

Zur Vorlesung wird ein begleitendes Skript zur Verfügung gestellt.
Dieses wird während der Vorlesung laufend aktualisiert und ist hier abrufbar:

Skript


Die Themen der Vorlesung sind:
  • Stochastische Prozesse mit überabzählbaren Indexmengen
  • Große Abweichungsungleichungen, insb. Bernstein- und Höffding-Ungleichung
  • Die Brownsche Bewegung und verwandte Prozesse
  • Empirische Prozess-Theorie und der Satz von Donsker
  • Martingale in stetiger Zeit
  • Stochastische Integration und stochastische Differentialgleichungen

Übungsgruppen

Es werden folgende Übungsgruppen beginnend in der zweiten Vorlesungswoche angeboten. Die Anmeldung erfolgt mittels MÜSLI.

  • Zeit: Montag, 14:00 - 16:00, Tutor: Timo Dörzbach, Ort: INF 205 SR 9
  • Zeit: Dienstag, 16:00 - 18:00, Tutor: Timo Dörzbach, Ort: INF 205 SR 8

Übungs- und Präsenzaufgaben

Wöchentlich erscheint hier ein neues Übungsblatt sowie ein Präsenzblatt. Die Präsenzblätter sollen in den Übungen besprochen werden und auf die Aufgaben auf den Übungsblättern vorbereiten.

Die Lösungen zu den Übungsblättern sollen jeweils Donnerstags bis 11:00 Uhr in den dafür vorgesehenen Briefkasten (Nummer 01) im 1. Stockwerk des Mathematikons INF 205 eingeworfen werden. Es ist die Abgabe in 2er-Gruppen erlaubt und erwünscht.

Klausur und Zulassung

Die Klausur findet am 24.07.2023, von 11.00 - 13.00 Uhr, in SR A (Mathematikon INF205) statt. Die Dauer beträgt 2 Stunden. Bitte seien Sie rechtzeitig 10 Minuten vor Beginn der Klausur da.

Die Klausurzulassung erhält, wer mindestens 50% der Punkte auf den Übungszetteln erhalten hat. Für die Note des Moduls ist jedoch nur das erreichte Ergebnis in der Klausur maßgeblich.

Literatur

Allgemeine Literatur zu Wahrscheinlichkeitstheorie 2:
  • A. Klenke (2006). Probability Theory. A Comprehensive Course. Springer, Berlin, Heidelberg
  • R. Durrett (2010). Probability: Theory and Examples. Cambridge University Press, Cam- bridge
  • S. Karlin and H.Taylor (2005). A First/Second Course in Stochastic Processes. Academic Press, San Diego, California
  • O. Kallenberg (2002). Foundations of Modern Probability. Springer, Berlin, Heidelberg
Speziell für schwache Konvergenz von empirischen Prozessen:
  • P. Billingsley (1968). Weak convergence of measures. Wiley, New York.
  • A. van der Vaart (1998). Asymptotic statistics
Speziell für stochastische Integration:
  • I. Karatzas and S. Shreve (1998). Brownian Motion and Stochastic Calculus, Springer, Berlin, Heidelberg