ДС2СТМ - Стохастички модели
Спецификација предмета | ||||
---|---|---|---|---|
Назив | Стохастички модели | |||
Акроним | ДС2СТМ | |||
Студијски програм | Електротехника и рачунарство | |||
Модул | ||||
Тип студија | докторске академске студије | |||
Наставник (предавач) | ||||
Наставник/сарадник (вежбе) | ||||
Наставник/сарадник (ДОН) | ||||
Број ЕСПБ | 9.0 | Статус предмета | изборни | |
Условљност другим предметима | Математика на нивоу обавезних предмета на ЕТФ-у. Вероватноћа и статистика на нивоу једносеместралног предмета (могућа је допуна предуслова). | |||
Циљеви изучавања предмета | Предмет треба да студента оспособи за рад у једној ужој области која је у функцији студентовог коначног циља-докторске дисертације. Студент треба да се упозна са неким од бројних модела из ове области, и да научи да користи апарат стохастичког моделирања. | |||
Исходи учења (стечена знања) | Студент ће бити оспособљен да без већих тешкоћа може да прати литературу у којој се користе стохастички модели разних врста, као и да примени стечена знања на прављење модела и на његово тестирање помоћу расположивих података. | |||
Садржај предмета | ||||
Садржај теоријске наставе | Условне расподеле, предикција.Линеарна регресија. Монте Карло методи.Случајни процеси. Пуасонов процес.Брауново кретање. Мартингали у непрекидном и дискретном времену.Марковски процеси. Ито-ова формула и стохастички рачун.Стохастичке диференцијалне једначине.Наставак (А или Б) А: Теорија Гирсанова,промена мере и примене.Б: Марковски процеси и примене,МЦМЦ (Markov Chain Monte Carlo) методе. | |||
Садржај практичне наставе | ||||
Литература | ||||
| ||||
Број часова активне наставе недељно током семестра/триместра/године | ||||
Предавања | Вежбе | ДОН | Студијски и истраживачки рад | Остали часови |
6 | ||||
Методе извођења наставе | Менторска настава, консултације, семестрални рад. За сваког кандидата биће направљен посебан програм, зависно од предзнања и области из које ради докторат. Наведена литература се користи у смислу одабраних делова из сваке књиге, у зависности од индивидуалних потреба. У случају довољног броја кандидата држаће се класична настава са одабраним деловима из наведене литературе. | |||
Оцена знања (максимални број поена 100) | ||||
Предиспитне обавезе | Поена | Завршни испит | Поена | |
Активности у току предавања | Писмени испит | 30 | ||
Практична настава | Усмени испит | |||
Пројекти | ||||
Колоквијуми | ||||
Семинари | 70 |