für viele Wartesituationen bereits auf Basis weniger Parameter eine erste Analyse durchführen. M/G/1-Warteschlange Weitere Informationen zum Thema Warteschlangentheorie Das Grundmodell der Warteschlan […] r Opensource-Webapp zur Berechnung der Kenngrößen von verschiedenen Warteschlangenmodellen (Erlang-B, Erlang-C, Pollaczek-Chintschin, Allen-Cunneen) QueueSim (Python) Opensource Python-Bibliothek (inkl

kleinsten Quadrate : Sind Punkte (x 1 ,y 1 ),...,(x n ,y n ) gegeben, so ist eine Gerade y=ax+b gesucht, so wird zunächst für für alle Punkte der vertikale Abstand y i -(ax i +b) zwischen dem Punkt und der Geraden […] von Stichprobenumfang und Größenordnung der x- und y-Werte immer Zahlen zwischen -1 und 1. Bei Werten nahe 1 bzw. -1 können die Punkte gut durch eine steigende bzw. fallende Gerade angepasst werden. Bei […] len Y 1 ,...,Y n mit Y i =ax i +b+Z i , wobei die Z i mit Erwartungswert 0 und einer unbekannten Varianz σ 2 normalverteilt ist. Sollen aufgrund einer konkreten Stichprobe nun die Werte a und b geschätzt

kleinsten Quadrate : Sind Punkte (x 1 ,y 1 ),...,(x n ,y n ) gegeben, so ist eine Gerade y=ax+b gesucht, so wird zunächst für für alle Punkte der vertikale Abstand y i -(ax i +b) zwischen dem Punkt und der Geraden […] von Stichprobenumfang und Größenordnung der x- und y-Werte immer Zahlen zwischen -1 und 1. Bei Werten nahe 1 bzw. -1 können die Punkte gut durch eine steigende bzw. fallende Gerade angepasst werden. Bei […] len Y 1 ,...,Y n mit Y i =ax i +b+Z i , wobei die Z i mit Erwartungswert 0 und einer unbekannten Varianz σ 2 normalverteilt ist. Sollen aufgrund einer konkreten Stichprobe nun die Werte a und b geschätzt

M/G/1-Warteschlange Die Zwischenankunftszeiten der Kunden sind exponentialverteilt, für die Bedienzeiten kann zwischen einer Gamma-Verteilung, einer Exponentialverteilung und einer Log-Normalverteilung […] g gewählt werden. Im Falle einer Exponentialverteilung ergibt sich eine M/M/1-Warteschlange. Unten können die Parameter des Ankunfts- und Bedienzeitverteilung eingestellt werden. Der Quotient aus Bedien- […] r Opensource-Webapp zur Berechnung der Kenngrößen von verschiedenen Warteschlangenmodellen (Erlang-B, Erlang-C, Pollaczek-Chintschin, Allen-Cunneen) QueueSim (Python) Opensource Python-Bibliothek (inkl

Definition der Übergänge über Raten erfolgen. M/G/1-Warteschlange In dieser Webapp wird der zeitliche Verlauf der Anzahl an Kunden im System in einem M/G/1-Modell dargestellt. Simulationssoftware Wartesc […] r Opensource-Webapp zur Berechnung der Kenngrößen von verschiedenen Warteschlangenmodellen (Erlang-B, Erlang-C, Pollaczek-Chintschin, Allen-Cunneen) QueueSim (Python) Opensource Python-Bibliothek (inkl

betrachtet. Damit sich eine Verteilung zwischen 0 und 1 ergibt, werden die so ermittelten Zahlen durch den gewählten Modul geteilt: a 0 :=Startwert a n+1 := b⋅a n + c mod m Zufallszahlen: u n := a n / m Die […] d.h. wie gut die sich ergebenden Werte u n eine Gleichverteilung auf [0,1] annähern, hängt von der Wahl von b , c und m ab. a n+1 := · a n + mod a 0 := […] ator wird die jeweils nächste Zufallszahl ( a n+1 ) aus der vorherigen gewonnen, in dem der letzte Wert mit einer fest gewählten Zahl multipliziert ( b ) wird und anschließend ebenfalls ein fest gewählter

Schneller, besser, größer — mit Optimierung zum Ziel Veranstaltung B404.111.192 Ort Institut für Mathematik der TU Clausthal Erzstraße 1 38678 Clausthal-Zellerfeld Zeit 14. März 2001 9.30 Uhr bis 16.30 Uhr […] Referenten Dr. H. Behnke, Dr. M. Breitner KONTAKT Dr. Henning Behnke Institut für Mathematik Erzstraße 1 38678 Clausthal-Zellerfeld Telefon: +49 5323 72-3183 Fax: +49 5323 72-2304 E-Mail: behnke @ math.tu

(Fakultät) min(a,b,…) Berechnet das Minimum der übergebenen Parameter. max(a,b,…) Berechnet das Maximum der übergebenen Parameter. pyt(a, b) Pythagoras-Funktion, d.h. das c in "c 2 = a 2 + b 2 " pow(x, y) […] Funktion f(x):= Funktion g(x):= Funktion h(x):= t:=1 x min :=-10 x max :=10 y min :=-10 y max :=10 Diese Seite als Vollbild anzeigen Unterstützte Konstante Die Konstanten Pi (=3,1415...) und e (=2,7183

00 - 16.30 Diskussion und Schlusswort Thema Fraktale Veranstaltung B404.211.191 Ort Institut für Mathematik der TU Clausthal Erzstraße 1 38678 Clausthal-Zellerfeld Zeit 13. März 2002 9.30 Uhr bis 16.30 Uhr […] iterative Algorithmen für Anwendungen aus diversen, vielfach auch nicht-mathematischen Fachgebieten (z.B. Physik, Biologie, Wirtschaftswissenschaften etc.) in kürzester Zeit und dann auch noch mit "graphischer […] Hilgert, Priv. Doz. Dr. St. - M. Heinemann Kontakt Dr. Henning Behnke Institut für Mathematik Erzstraße 1 38678 Clausthal-Zellerfeld Telefon: +49 5323 72-3183 Fax: +49 5323 72-2304 E-Mail: behnke @ math.tu

Weg zum Ziel — Optimierungsverfahren in Netzwerken Veranstaltung B404.137.291 Ort Institut für Mathematik der TU Clausthal Erzstraße 1 38678 Clausthal-Zellerfeld Zeit 13. September 2001 9.30 Uhr bis 16 […] Straßennetzen. Kürzere Wege zu finden ist aber auch der Kern vieler Probleme der Wirtschaftsmathematik, z.B. beim Verbindungsaufbau in der Telekommunikation, bei der Tourenplanung einer Spedition, bei der Verdrahtung […] Methoden vorgestellt, wie man durch ‚intelligentes‘ Suchen Lösungen in komplexen Netzwerken finden kann. 1. Vortrag: Kurz und gut – exakte Bestimmung kürzester Wege mit Methoden der kombinatorischen Optimierung