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Erfahrungsaustausch  | |
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Es gibt aber an vielen anderen Universitäten nicht zu verachtende Leuchtürme, d.h. Lehrstühle die in ihrem Bereich deutschlandweit und darüber hinaus top sind.
Ob man allerdings schon im 4. Semester weiß, in welches Spezialgebiet man sich vertiefen möchte bzw. was man nach dem Studium machen will, ist fraglich.
Viele Professoren bevorzugen Studenten, die sie "von klein auf" hochgezogen haben. D.h. von der Grundlagenvorlesung zu Beginn des Studiums bis hin zur Spezialvorlesung im Master. Letztlich ist es somit auch ein wenig Glück zum richtigen Zeit am richtigen Ort zu sein.
Andersrum gefragt, gibt es denn in den Bereichen, die dich interessieren genügend Spezialvorlesungen an deiner Uni?
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Stochastik und Statistik | |
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Das ganze erinnert mich an Tanaka's formula, Wikipedia-Link.
Letztendlich handelt es sich dabei um eine "Anwendung" der Itô-Formel für die Betragsfunktion.
Jedoch wird die Itô-Formel auf die Betragsfunktion angewendet sondern auf eine Approximation, inkl. Friedrichs mollifiers. Danach werden die Limiten der einzelnen Terme betrachtet. Einen zugänglichen Beweis findest du in Kap. 17.7 Brownian motion von Schilling Amazon-Link.
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Bücher & Links | |
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Hätte ich wahrscheinlich erwähnen sollen, Anfrage bei ResearchGate habe ich auch schon gestellt. Aber bisher keine Antwort erhalten.
Da die Autorin aus der Forschung in ein Pharmazieunternehmen gewechselt ist, wird sie IMO nicht mehr aktiv bei ResearchGate sein.
grosser |
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Bücher & Links | |
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Vielen Dank,
von meinem Institut aus habe ich leider keinen Zugang zum PDF.
Per E-Mail hatte ich schon propiert, aber alle Adressen, die ich gefunden hatten, sind nicht mehr aktiv.
Von daher wäre ich für weiter Hilfe sehr dankbar.
grosser |
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Bücher & Links | |
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Hat jemand hier Zugriff auf folgendes Paper und kann es mir ggf. schicken?
I. Pawlikowska, A characterization of polynomials through Flett's MVT. Publ.
Math. Debrecen 60 (2002), 1-14.
grosser |
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Stochastik und Statistik | |
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In beiden Rechenwegen nutzt du die Martingaleigenschaft. Aus deinen Angaben ist mir nicht ersichtlich, dass du das darfst.
Überprüfe dies bitte nochmal.
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Spiel & Spaß  | |
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kürzlich wo gelesen:
I, for one, like roman numerals. |
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Matheplanet Chess Challenge (MPCC) | |
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Nachtrag von gestern Abend
jonas95 - grosser
1 - 0
[Event "Live Chess"]
[Site "Chess.com"]
[Date "2016.08.14"]
[White "JonasL95"]
[Black "grosser_mp"]
[Result "1-0"]
[ECO "A00"]
[WhiteElo "1564"]
[BlackElo "1011"]
[TimeControl "3000+10"]
[Termination "JonasL95 won by checkmate"]
[CurrentPosition "5r2/p2R4/1p3pkp/2p2Q2/4P3/5P2/1q4PK/8 b - - 1 32"]
1.d4 d5 2.c4 dxc4 3.e3 Nf6 4.Bxc4 e6 5.Nf3 Bd6 6.Nc3 O-O 7.O-O Nc6 8.Qe2 e5 9.dxe5 Nxe5 10.Nxe5 Bxe5 11.Rd1 Qe7 12.e4 Bg4 13.f3 Be6 14.Bxe6 Qxe6 15.Bg5 h6 16.Bh4 g5 17.Bf2 b6 18.Nd5 Nxd5 19.Rxd5 c6 20.Rd3 c5 21.Rad1 Qxa2 22.h4 Bf6 23.hxg5 Bxg5 24.Rd5 Rad8 25.Be3 Rxd5 26.Rxd5 Bxe3+ 27.Qxe3 Kh7 28.Rd6 Qb1+ 29.Kh2 f6 30.Rd7+ Kg6 31.Qf4 Qxb2 32.Qf5#
1-0
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Matheplanet Chess Challenge (MPCC) | |
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Nachtrag von gestern Abend
grosser - jonas95
0-1
[Event "Live Chess"]
[Site "Chess.com"]
[Date "2016.08.07"]
[White "grosser_mp"]
[Black "JonasL95"]
[Result "0-1"]
[ECO "A00"]
[WhiteElo "1022"]
[BlackElo "1553"]
[TimeControl "3000+10"]
[Termination "JonasL95 won by resignation"]
[Termination "JonasL95 won by resignation"]
[CurrentPosition "8/8/3p4/2p1b3/1pP5/4K3/6k1/5q2 w - - 2 51"]
1.e4 c5 2.Nf3 e6 3.Bb5 a6 4.Bc4 b5 5.Be2 Bb7 6.d3 Nc6 7.O-O Nge7 8.Be3 d6 9.a3 g6 10.Nc3 Bg7 11.Rb1 O-O 12.Qd2 Re8 13.Bh6 Bh8 14.Bg5 Qc7 15.Qf4 f5 16.Bxe7 Rxe7 17.exf5 gxf5 18.Ng5 Rf8 19.Rfe1 Ne5 20.Bf3 h6 21.Nxe6 Rxe6 22.Nd5 Nxf3+ 23.gxf3 Rxe1+ 24.Rxe1 Bxd5 25.Qxh6 Qg7+ 26.Qxg7+ Bxg7 27.c3 Kf7 28.f4 Bf6 29.Kf1 Re8 30.Rxe8 Kxe8 31.Ke2 a5 32.Ke3 b4 33.axb4 axb4 34.c4 Bxc4 35.dxc4 Bxb2 36.Kd3 Bc1 37.Kc2 Bxf4 38.h3 Kf7 39.f3 Kg6 40.Kb3 Kh5 41.Ka4 Kh4 42.Kb3 Kxh3 43.Kc2 Kg3 44.Kd3 Kxf3 45.Kc2 Be5 46.Kd1 Kg2 47.Ke2 f4 48.Ke1 f3 49.Kd2 f2 50.Ke3 f1=Q
0-1
Edited: Darstellungsfehler behoben |
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Matheplanet Chess Challenge (MPCC) | |
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Matheplanet Chess Challenge (MPCC) | |
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grosser - Juergen007 0 - 1
[Event "Live Chess"]
[Site "Chess.com"]
[Date "2016.06.17"]
[White "grosser_mp"]
[Black "matze009"]
[Result "0-1"]
[WhiteElo "1047"]
[BlackElo "1723"]
[TimeControl "50|10"]
[Termination "matze009 won by resignation"]
1.e4 c5 2.Nc3 e6 3.Bc4 a6 4.Nf3 b5 5.Be2 Bb7 6.a3 b4 7.axb4 cxb4 8.Na4 Bxe4 9.Nc5 Bxc5 10.d3 Bb7 11.O-O Ne7
12.Bd2 Nbc6 13.c3 O-O 14.cxb4 Bxb4 15.Bxb4 Nxb4 16.Qb3 a5 17.Nd2 Nf5 18.Ne4 Nd4 19.Qd1 Rc8 20.Nd6 Bxg2
21.Kxg2 Rc2 22.Bf3 Qg5+ 23.Kh1 Qf4 24.Bg2 Rd2 25.Qh5 Qxd6 26.Rxa5 Nxd3
0-1
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Matheplanet Chess Challenge (MPCC) | |
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jetzt live
DerEinfaeltige - grosser
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Matheplanet Chess Challenge (MPCC) | |
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2016-03-14 22:24 - AnnaKath im Themenstart schreibt:
[...]
- Es spielen nur relativ wenige, dafür recht geübte Spieler mit
[...]
lg, AK.
ich reiche trotzdem meine Bewerbung um den letzten Platz ein.
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Stochastik und Statistik | |
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\ Hallo b2nary, mit \calB (\Omega) ist die Borel-\sigma -Algebra auf dem Grundraum \Omega gemeint. Klassisch betrachtet man die borelsche \sigma -Algebra auf \IR (bzw. mehrdimensional). Hier wird \calB (\IR) von den offenen Intervallen erzeugt. grosser
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Stochastik und Statistik | |
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\ Hallo chakuze, cc Bai\_Ri\_Yan\_Huo ich schalte mich mal hier mit ein. Eigentlich hat Bai\_Ri\_Yan\_Huo dir schon den entscheidenden Hinweis gegeben, aber manchmal redet man einfach aneinander vorbei. Daher nochmal in Ruhe von vorne: Was ist gesucht? Richtig erkannt: Die Standardabweichung \sigma und den Erwartungswert \mu, d.h. die Parameter der Normalverteilung \calN (\mu, \sigma^2) 1. Erwartungswert: Richtig bestimmt: Mittelwert \mu = 0.7 2. Standardabweichung: Du weißt, dass zu 90% eine Ausprägung zwischen 0,55 und 0,85 angenommen wird.
Diese Information wollen wir nun ausnützen. Dazu ist ein bisschen Wissen über die Normalverteilung nicht schlecht, siehe z.B. Wikipedia-Normalverteilung.
Dort kannst du den entscheidenden Hinweis, den dir auch Bai_Ri_Yan_Huo gegeben hat nachlesen:
\ Für eine Normalverteilung \calN(\mu, \sigma^2) gilt ''90 % aller Messwerte haben eine Abweichung von höchstens 1,645\sigma vom Mittelwert.'' Den Mittelwert hast du bereits bestimmt, die Grenzen der Abweichung sind gegeben. Versuch also mal, ob du die Standardabweichung \sigma hiermit bestimmen kannst. Viele Grüße grosser
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Stochastik und Statistik | |
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\ Eigentlich kannst du beide auf einmal rausziehen, weil das Produkt von G-messbaren Funktionen wieder G-messbar ist. Du könntest sie auch nacheinander rausziehen, denn die entsprechende Rechenregel für bedingte Erwartung lautet: Sei X G-messbar, so gilt E(X*Y \| G) = X E(Y \| G). Da werden bzgl. unabhängigkeit keine Forderungen an Y gestellt. grosser
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Stochastik und Statistik | |
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Beachte das du "innen" und "außen" bezüglich der gleichen Sigma-Algebra bedingst. Erinnere dich auch an die Meßbarkeit von der bedingten Erwartung unter G. |
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Stochastik und Statistik | |
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\ Hallo Fenistil, kleiner Tipp: E[(E(X\|G))^2 \|G]= E[ E(X\|G)*E(X\|G)\|G] vielleicht siehst du somit leichter, was man machen muss, ansonsten folgen ''größere'' Tipps grosser
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Stochastik und Statistik | |
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\ Ich sehe, du hast die Aufgabe im Prinzip verstanden. Sehr schön. Für die b) hast du ja einen Teil schon richtig aufgeschrieben: b) Richtige Argumentation für n = gerade: Die Schnittmenge von allen A_1_\cut\...\cut\A_n\cut\B = (1,1,..,1)\cut\B gibt die leere Menge, da (1,1,..,1) \notel\ B ist. Also ist P(A_1\cut\...\cut\A_n\cut\ B) = 0 für alle n = gerade. Aber P(A_1)*P(A_2)*...*P(A_n)*P(B)=(1/2)^(n+1). zu n = ungerade Meine Idee berechne P(A_1\cut\...\cut\A_n\cut\ B) Wie man konkret am besten bei der a) und c) argumentiert, kann ich dir leider nicht sagen. Denn es genügt nicht nur den Schnitt aller Mengen zu betrachten, sondern man muss ja auch die Unabhängigkeit für eine beliebige Auswahl nachweisen. Eventuell geht das recht geschickt, wenn man mit der ''\omega_j'' Notation arbeitet. Aber das ist nur eine Vermutung. Vielleicht kann dir noch jemand anderes weiterhelfen, oder du kommst sogar selbst drauf. grosser
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Stochastik und Statistik | |
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\ Hallo SnoopKatti du hast wohl Probleme A_j=menge((\omega_1,...,\omega_n)=\omega \el\ \Omega|\omega_j=1) bzw. den entsprechenden Grundraum \Omega richtig zu verstehen? Dazu vielleicht zwei Beispiele: Als Experiment kannst du dir einen Münzwurf vorstellen (z.B. 1 = Kopf und 0 = Zahl) a) n=1 (für deine Aufgabe unrelevant, aber gut fürs Verständnis) Dann ist \Omega = menge( 1, 0) Folglich ist A_1 = menge( 1 ) B = menge ( 1 ) b) n=2 (der einfachste Fall) \Omega = menge( (0,0), (1,0), ... ) Ein \omega aus \Omega ist z.B. (0,0) entspricht zweimal Zahl beim Münzwurf. A_1 = menge( bitte selbst füllen ) B = menge ( bitte selbst füllen ) nun zu meinen vorherigen Fragen ( am besten erstmal mit n = 2 ) an dich Was ist A_1 \cut\ A_2 und A_1 \cut\ B Bestimme P(A_1), P(B). Falls etwas unklar ist, frage bitte nach, dann kann ich detailierter erklären. grosser
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