Dieses Lehrbuch führt in das faszinierende Gebiet der stochastischen Prozesse ein indem es die
entsprechenden Inhalte verständlich darstellt und sie mit Anwendungen aus den Natur- und
Ingenieurwissenschaften verbindet. Es enthält zahlreiche vollständig durchgerechnete Beispiele
in denen bei Bedarf die Softwaretools MATLAB und Mathematica eingesetzt werden. Mithilfe von
sowohl theoretischen als auch anwendungsorientierten Übungsaufgaben können die vorgestellten
Verfahren erlernt und das Verständnis vertieft werden. Für fast alle Aufgaben werden
vollständige Lösungswege im Buch oder im zugehörigen YouTube-Kanal der Autoren präsentiert. Zur
Aneignung und Festigung der Inhalte erhalten Leser des Buchs zudem passende Lernfragen auf die
sie in der Springer-Flashcards-App zugreifen können. Das Buch bietet somit ein stimmiges
Gesamtpaket und eignet sich hervorragend zum Selbststudium.Nach einem Überblick über die
notwendigen mathematischen Grundlagen erfolgt eine ausführliche und mit vielen Beispielen
gestützte Einführung in Theorie und Praxis zeitdiskreter und zeitstetiger Markoff-Ketten sowie
Varianten von Markoff-Prozessen - insbesondere Wiener-Prozesse zur Modellierung der Brown'schen
Bewegung. Danach erfolgen systematische Einführungen in Martingale Warteschlangen und die
Zuverlässigkeitstheorie. Monte-Carlo-Simulationen finden in einem eigenen Kapitel Platz das
neben einer ausführlichen Beschreibung der Methode auch Spielraum für eigene Experimente mit
den dort vorgestellten Programmen bietet. Eine Einführung in die Grundlagen der
(stochastischen) Petri-Netze und ein leicht zugänglicher Einstieg in die stochastische Analysis
(stochastische Integrale stochastische Differentialgleichungen) runden das Buch ab.
