Zusammenfassung
Während wir in Kap. 2 ein festes Wahrscheinlichkeitsmaß betrachteten, untersuchen wir nun stochastische Prozesse, bei denen sich das Wahrscheinlichkeitsmaß zeitlich ändert. Wir werden zunächst Modelle zur Brownschen Bewegung als Beispiele für völlig regellose Bewegung behandeln. Sodann werden wir zeigen, wie immer weitere zusätzliche Nebenbedingungen — beispielsweise im Zusammenhang mit der Master-Gleichung — den stochastischen Prozeß immer mehr in einen deterministischen Prozeß überführen.
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Referenzen, weitere Literatur und Bemerkungen
4.1 Ein Modell für die Brownsche Bewegung
- Detaillierte Abhandlungen der Brownschen Bewegung werden beispielsweise in folgenden Publikationen gegebenGoogle Scholar
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4.3 Verbundwahrscheinlichkeit und Wege. Markov-Prozesse. Die Chapman-Kolmogorov-Gleichung
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- Wegintegrale werden an späterer Stelle in unserem Buch behandelt (Abschn. 6.6), wo auch die entsprechenden Zitate gefunden werden können.Google Scholar
4.4 Über den Gebrauch von Verbundwahrscheinlichkeiten. Momente. Die charakteristische Funktion. Gauß-Prozesse
- Diesselben Zitate wie zu Abschn. 4.3.Google Scholar
4.5 Die Master-Gleichung
- Die Master-Gleichung spielt nicht nur bei klassischen stochastischen Prozessen eine bedeutende Rolle, sondern auch in der Quantenstatistik. Hier geben wir einige Referenzen zur Quantenstatistik anGoogle Scholar
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