Stochastische komplexe Systeme, die aus vielen interagierenden Komponenten bestehen, sind ein wichtiger Modellierungsansatz in den Wissenschaften. In diesem Seminar werden wir einige Markov'sche Modelle der komplexen Systeme kennenlernen, wie z.B. Informationsaustauschmodelle (z.B. Voter-Modell), epidemische Modelle (z.B. Susceptible Infected Recovered-Modell) und Modelle des maschinellen Lernens in tiefen neuronalen Netzwerken. Speziell werden wir Mean-field-Methoden zur Analyse von solchen Modellen kennenlernen.
- Dozent: Anton Klymovskiy