Stochastik für Informatiker, Fachbücher

Das vorliegende Buch entstand aus einer Reihe von Vorlesungen, die wir an der Rheinisch-Westfälischen Technischen Hochschule Aachen, der European Business School, der Universität Oldenburg und der Universität Augsburg seit 1984 gehalten haben. Diese Vorlesungen wandten sich vor allem an Informatikstudenten und Mathematikstudenten mit Nebenfach Informatik, mit dem Ziel, stochastische Grundbegriffe unter besonderer Berücksichtigung informatik-spezifischer Aspekte zu vermitteln. Unter den zahlreichen Einsatzfeldern stochastischer Methoden in der Informatik seien hier beispielhaft genannt: die Average-Case-Analyse von Algorithmen, die stochastische Automatentheorie, Anwendungen im Bereich des CAD (Bezier-Kurven und -Flächen), stochastische Informationstheorie und Codierungstheorie, Rechnernetze und Leistungsbewertung von Rechnersystemen (Warteschlangenprobleme), Bildverarbeitung (Computertomographie), automatische Spracherkennung (Hidden-Markov-Modelle), Expertensysteme (effiziente Berechnung von bedingten Wahrscheinlichkeiten), künstliche Intelligenz (Neuronale Netze), stochastische Optimierungs- und Suchverfahren (Simulated Annealing), stochastische Simulation, probabilistische Algorithmen und vieles mehr. Die zum Verständnis benötigten theoretischen Grundlagen, die erfahrungsgemäss häufig weit über den in einführenden Veranstaltungen angebotenen Stoff hinausgehen, sind dementsprechend vielfältig und reichen von einfachen kombinatorischen Überlegungen bei einigen Problemen der Average-Case-Analyse von Algorithmen bis hin zu tiefgehenden Sätzen der axiomatischen Wahrscheinlichkeitstheorie, etwa bei den Markoff-Ketten und -Prozessen oder der Theorie der Punktprozesse im Bereich der Bildverarbeitung.