Titel April 2005
Titel:
Inhalt:
1. Definition semi-Markovscher Prozesse und
Eigenschaften abgeleiteter Prozesse.
2. Reguläre semi-Markovsche Prozesse.
3. Erneuerungsgleichungen für charakteristische Größen bei
semi-Markovschen Prozessen.
4. Asymptotisches Verhalten semi-Markovscher Prozesse.
5. Vergröberung bei semi-Markovschen Prozessen.
6. Semi-Markovsche Entscheidungsprozesse.
7. Anwendungen.
8. Anhang
A 1: Wahrscheinlichkeitsraum. Zufallsgrößen. Bedingte Erwartung.
A 2: Markovsche Ketten.
A 3: Erneuerungsprozesse.
A 4: Laplace-Transformation. Laplace-Stieltjes-Transformation. Faltung.
Kurzreferenz:
Im ersten Kapitel erfolgt die Definition semi-Markovscher Prozesse als Markov-Prozesse, deren
Übergänge aber nicht regelmäßig sondern zufällig erfolgen. Damit tritt eine weitere Zufallsvariable
auf, nämlich die Verweilzeit. Dazu werden einige einfache Beispiele aufgezeigt. Da in jedem solchen
semi-Markov-Prozess ein gewöhnlicher Markov-Prozess steckt, kann man durch Angabe dessen
Übergangswahrscheinlichkeiten, der Anfangsverteilung, sowie der Verteilungsfunktion der Verweil-
zeiten einen semi-Markov-Prozess definieren. Dies wird in Satz 1.1 gezeigt.
Im zweiten Kapitel wird die Betrachtung auf reguläre semi-Markovsche Prozesse, nämlich solche,
deren Summe der Verweilzeiten nicht endlich ist, eingeschränkt. Kapitel 3 beschäftigt sich mit der
Tatsache, daß das Verhalten eines semi-Markovschen Prozesses nach Erreichen eines Zustandes
nur von diesem, und nicht von den bisherigen Übergangen abhängt. Damit kann man jeden Über-
gang als erneuten Start ein- und desselben Prozesses ansehen.
Das asymptotische Verhalten, sowie die Bedingung für mögliche Stationarität semi-Markovscher
Prozesse wird im folgenden Kapitel 4 betrachtet. Die folgenden beiden Kapitel betrachten Teil-
mengen von Zuständen, sowie parameterabhängige Prozesse, während das letzte Kapitel 7 di-
versen Anwendungen gewidmet ist.
Lesbarkeit:
Dieses Taschenbuch mit seinen über 150 Seiten hat ganz den Charakter einer Fachmonographie,
die zum Zeitpunkt ihrer Herausgabe (1981 bei Harri Deutsch) den Gegenstand in großer Breite
dargestellt hat, ohne dabei im Geringsten erschöpfend zu sein, was auch in Anbetracht der Fülle
der Publikationen dazu gar nicht möglich gewesen wäre. Das Original erschien 1980 im Akade-
mie Verlag Berlin, unter dem damaligen Lektor Dr. R. Höppner (1994 - 2002 Ministerpräsident
des Landes Sachsen-Anhalt), und da war die Idee der Semi-Markovschen Prozesse bereits 25
Jahre alt.
Seinem monographischen Charakter gemäß liest sich das Buch nicht sehr leicht. Man ist eher ge-
zwungen es hochkonzentriert durchzuarbeiten. Dementsprechend fehlen natürlich Aufgaben gänz-
lich, die bei Lehrbüchern stets die Regel sind. Hat man das Buch jedoch durchgearbeitet, ist der
Gewinn um so größer. Einen schnellen und bequemen Einstieg kann man sich ja vorab anderwei-
tig verschaffen, z.B. bei Ross, Kapitel 5 (s.u.).
Zielgruppe:
Mathematiker und Statistiker, sowie
Finanztheoretiker.
Weitere Bücher zum Themenkreis:
1. Sheldon M. Ross; Applied Probability Models with
Optimization Applications; Dover;
ISBN 0-486-67314-6.
Auf ca. 200 Seiten concise Einführung in Zufallsprozesse (u.A. semi-Markov-Prozesse).
2. F. Baccelli, P. Brémaud; Elements of Queuing Theory; Springer; ISBN 3-540-53347-8.
Hier werden semi-Markov-Prozesse kurz abgehandelt.