BMETE90MX55

Nyomtatóbarát változatNyomtatóbarát változat
Tantárgy azonosító adatok
A tárgy címe: 
Felsőbb matematika villamosmérnököknek – Sztochasztika
A tárgy angol címe: 
Advanced Mathematics for Electrical Engineers – Stochastics
2
1
0
f
Kredit: 
3
A tantárgy felelős tanszéke: 
Matematika Intézet
A tantárgy felelős oktatója: 
Dr. Tóth Imre Péter
A tantárgy felelős oktatójának beosztása: 
tudományos főmunkatárs
Akkreditációs adatok
Akkreditációra benyújtás időpontja: 
2014.07.03
Akkreditációs bizottság döntési időpontja: 
2015.05.05
Tematika
A tantárgy szerepe a képzés céljának megvalósításában: 
VIK Villamosmérnök MSc képzés kötelezően választható tárgya
A tantárgy részletes tematikája magyarul és angolul: 

1. Valószínűségszámítási alapok ismétlése, eloszlások "függvénytana": Valószínűségi változó, eloszlásfüggvény, sűrűségfüggvény. Várható érték, szórásnégyzet, magasabb momentumok. Nevezetes eloszlások. Együttesen értelmezett valószínűségi változók, együttes eloszlás- és sűrűségfüggvény. Várható érték vektor, kovariancia mátrix, alaptulajdonságai, Cauchy-Schwarz-egyenlőtlenség. Nevezetes többdimenziós eloszlások. Sűrűségfüggvények transzformációja leképezésekkel. Többdimenziós normális eloszlás.
2. Generátor- és momentumgeneráló függvények, határeloszlások és nagy eltérések: Generátorfüggvény, alaptulajdonságai. Konvolúció és keverék-eloszlások generátorfüggvénye. Alkalmazások, elágazó folyamatok. Momentumgeneráló függvény, tulajdonságok. Centrális határeloszlás tétel. Nagy eltérések elemei: Bernstein- egyenlőtlenség, Chernoff-korlát, Höeffding-egyenlőtlenség, Kramer-tétel. Alkalmazások sorbanállási problémákra és kapacitás méretezésre.
3. Sztochasztikus folyamatok elemei, Markov-láncok és Markov-folyamatok: Mi is egy sztochasztikus folyamat? Véges állapotterű Markov-láncok, állapotok osztályozása, irreducibilitás, periódus, aperiodicitás. Stacionárius mérték, hosszú idejű viselkedés, ergodicitás. Megszámlálható állapotterű Markov-láncok. Alkalmazás születési-halálozási folyamatokra és sorbanállási problémákra. Folytonos idejű Markov-láncok elemei: Poisson folyamat, ugrási ráták, szemléletes jellemzés. Kolmogorov-Chapman egyenletek, infinitezimális generátor. Sorbanállási alkalmazások.
4. A matematikai statisztika elemei: Mintavétel, becslések, hipotézisek, statisztikai próbák: u-próba, t-próba, F-próba, khi-négyzet-próba. Maximum likelihood becslés. Lineáris és nemlineáris regresszió.
5. Gyengén stacionárius folyamatok; spektrál-felbontás, spektrál-elmélet elemei: Gyengén stacionárius folyamatok Z-n, R-en, jellemzésük a kovariancia- függvénnyel, realizációjuk Gauss-folyamatként. Trigonometrikus folyamatok, autoregresszív és mozgó átlag folyamatok. Stacionárius folyamat spektrális felbontása. Példák. Szűrés, példák szűrőkre.

Követelmények szorgalmi időszakban: 
Két zárthelyi egyenként legalább 40%-ra teljesítése, továbbá a házi feladatokkal együtt az elérhető összpontszám legalább 40%-ának teljesítése.
Pótlási lehetőségek: 
A TVSZ szerint
Konzultációs lehetőségek: 
Szükség esetén a számonkérések előtt a hallgatókkal egyeztetve.
Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom: 
Rényi Alfréd: Valószínűségszámítás. Tankönyvkiadó Budapest, 1972.
Richard Durrett: Probability: Theory and Examples. Duxbury Press, 1995.
Prékopa András: Valószínűségszámítás műszakiaknak. Műszaki Könyvkiadó Budapest.
A tárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka mennyisége órákban (a teljes szemeszterre számítva)
Kontakt óra: 
42
Félévközi felkészülés órákra: 
28
Felkészülés zárthelyire: 
20
Zárthelyik megírása: 
0
Házi feladat elkészítése: 
0
Kijelölt írásos tananyag elsajátítása (beszámoló): 
0
Egyéb elfoglaltság: 
0
Vizsgafelkészülés: 
0
Összesen: 
90
Ellenőrző adat: 
90
A tárgy tematikáját kidolgozta
Név: 
Dr. Tóth Bálint
Beosztás: 
egyetemi tanár
Munkahely (tanszék, kutatóintézet, stb.): 
Sztochasztika Tanszék
A tanszékvezető neve: 
Dr. Simon Károly
A tantárgy adatlapja PDF-ben: