stochasticiteitstoepassingen
Stochasticiteitstoepassingen verwijzen naar het gebruik van stochastische methoden om onzekerheid en toeval in systemen te modelleren en te analyseren. Ze bestrijken een breed scala aan disciplines waar randvoorwaarden en uitkomsten onderhevig zijn aan willekeurige variatie.
Kernbegrippen zijn stochastische processen en willekeurige variabelen, met modellen zoals Markov-ketens, Poisson-processen, Brownse beweging (Wienerproces) en
Belangrijke methoden omvatten Monte Carlo-simulatie, stochastic programming en stochastische optimalisatie. In de data-analyse worden Kalmanfilters en
Toepassingsvelden bevinden zich onder meer in de financiën (prijsbewegingen, risicobeheer en afgeleide producten zoals opties via
Parameterinschatting onder onzekerheid, data-assimilatie en Bayesiaanse inferentie vormen kernaspecten van empirische stochastische toepassingen, terwijl rekenkosten en