i metod Monte Carlo
Tomasz Rolski
30 godz. wykª., 15godz. ¢w, 15 godz. lab. (mgr Kamil Dyba).
Wymagania-jakikolwiek wykªadzra hunkuprawdopodobie«stwa,
tro he statystyki te» bdzie przydatne
Stresz zenie Wsemestrzeletnimbdprowadziªwykªadzsymula jisto hasty-
znej. Jest to metoda pozwalaj¡ a na obli zenia numery zne za pomo ¡ ekspery-
mentówktóreprzeprowadzamynakomputerze. Dotegowykorzystujesira hunek
prawdopdobie«stwa, a zebrane wynikiopra owuje si za pomo ¡ metod statysty-
zny h. Planuj polo»y¢wikszy na iskna algorytmyani»eli nateori. Algorytmy
bd¡ podawane w MATLABie. Wykªad bdzie si skªadaª z 3- h z± i: gen-
erowanieli zbiwektorówozadany hrozkªada h,planowanieimetodyopra owania
symula ji, algorytmy do symula ji pewny h klas pro esów sto hasty zny h (ru h
Browna, geometry zny ru h Browna, modeli telekomunika yjny h, itp.) W 3- iej
z± i w zale»no± i odsªu ha zy bd¡ przedstawionewybrane metodysymula ji :
win»ynierii nansowej lubbadania h opera yjny h lubªa« u hówMarkowa.
Do wysªu hania wykªadu za h am wszystki h studentów maj¡ y h za sob¡
jaki±kurs ra hunkuprawdopdobie«stwa,zarówno studentów matematyki jakiin-
formatyki. Wykªadjestobowi¡zkiemdlasek jiinformaty znej itzw. podkre±lony
dlasek jizastosowa« iekonomi zej.
Skryptpt. Symula je sto hasty znei teoria Monte Carlo,któryzawieramate-
riaª do wykªadu,mo»na znale¹¢ namojej stroniedomowej
www.math.uni.wro .pl/ rolski.
