| 書目名稱 | Stochastische Simulation | | 副標(biāo)題 | Grundlagen, Algorith | | 編輯 | Michael Kolonko | | 視頻video | http://file.papertrans.cn/879/878278/878278.mp4 | | 概述 | Stochastische Simulationen in Theorie und Praxis | | 叢書名稱 | Studienbücher Wirtschaftsmathematik | | 圖書封面 |  | | 描述 | Der Zufall in Gestalt von unvorhersehbaren Risiken und Chancen spielt seit jeher eine gro?e Rolle bei vielen Entscheidungen in Wirtschaftsleben, Technik und Wissenschaft. Zuf?llige 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 Gr??en 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 zuf?lligen Ein?üsse genauer modelliert werden, es müssen ihre zeitliche Entwi- lung und ihre wechselseitigen Abh?ngigkeiten beschrieben werden. Dies führt typischerweise auf Modelle, die zwar realit?tsnah sind, die aber mit den verfügbaren mathematisch-analytischen Methoden oft nicht mehr gel?st werden k?nnen. 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-zuf?llige Teil des Modells, also etwa das Prozessgesc- hen bei feststehenden zuf?lligen Ein?üssen, berec | | 出版日期 | Textbook 2008 | | 關(guān)鍵詞 | 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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