Merge pull request 'Binomialkoeffizient nach vorne geschoben und Referenz von Enders korrekt eingefügt' (#13) from umstrukturierung into main

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@@ -11,6 +11,12 @@
date = {2025},
}
@unpublished{enders_analysis_2024,
location = {Universität Potsdam},
title = {Analysis {II}},
author = {Enders, Dr. Jörg},
date = {2024},
}
@book{nahrstedt_monte-carlo-methode_2015,
location = {Wiesbaden},
+10 -12
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@@ -39,7 +39,13 @@ Um jeden Ausgang des Galton-Brettes durchnummeriert von links nach rechts unters
Die Endposition der Kugel im Fach $k \in \{0, 1, \dots, n\}$ wird durch die Summe der Rechtsabbiegungen beschrieben. Wir definieren die Zufallsvariable: \[S_n = \sum_{i=1}^n X_i\]
\end{definition}
Um diese Summierte Zufallsvariable genauer zu verstehen betrachten wir zuerst den Binomialkoeffizienten.
% Def
\begin{definition}[Binomialkoeffizienten]{binomialkoeffizienten}{\cite{kosenkova_stochastik_2025}}
Für $n\in\mathbb{N}_0$ und $k\in\{0,\dots,n\}$ definieren wir den \textbf{Binomialkoeffizienten}
\[
\binom{n}{k}=\frac{n!}{k!(n-k)!}
\]
wobei die Zahl $\binom{n}{k}$ die Anzahl der Möglichkeiten, aus einer $n$-elementigen Menge genau $k$-Elemente auszuwählen, angibt.
\end{definition}
Betrachten wir nun den Binomialkoeffizienten in Bezug auf $S_n$, beschreibt dieser exakt die Anzahl der möglichen Pfade durch das Galton-Brett, bei denen die Kugel von $n$ Reihen genau $k$-mal nach rechts (und somit $(n-k)$-mal nach links) fällt. Da jeder dieser einzelnen Pfade aufgrund der Unabhängigkeit der Entscheidungen die Wahrscheinlichkeit $p^k (1-p)^{n-k}$ besitzt, ergibt sich die Gesamtwahrscheinlichkeit für das Fach $k$ durch Multiplikation. Daher rührt die Binomialverteilung:
\begin{definition}[Binomialmodell]{binModell}{\cite{kosenkova_stochastik_2025}}
Wiederholt man ein Bernoulli-Experiment mit Erfolgswahrscheinlichkeit $p \in [0,1]$ $n$-mal, und interessiert sich nur für die Anzahl der erfolgreichen Experimente, so wählt man
@@ -242,15 +248,7 @@ Folgende Proposition ich leicht aus dem oberen Beweis ableitbar (aufgrund der Ab
% Teilsortiert:
\subsection{Pascalsches Dreieck}
Das Pascalsche Dreieck ist ein geometrisches Dreieck aus Zahlen, das sich unendlich nach unten fortsetzt und dabei die Binomialkoeffizienten repräsentiert.
\begin{definition}[Binomialkoeffizienten\footnote{Kosenkova, T: Stochastik für das Lehramt (Vorlesung 4), 2025}]{binomialkoeffizienten}
Für $n\in\mathbb{N}_0$ und $k\in\{0,\dots,n\}$ definieren wir den \textbf{Binomialkoeffizienten}
\[
\binom{n}{k}=\frac{n!}{k!(n-k)!}
\]
wobei die Zahl $\binom{n}{k}$ die Anzahl der Möglichkeiten, aus einer $n$-elementigen Menge genau $k$-Elemente auszuwählen, angibt.
\end{definition}
Aus dieser Definition entwickeln wir das Pascalsche Dreieck.
Das Pascalsche Dreieck ist ein geometrisches Dreieck aus Zahlen, das sich unendlich nach unten fortsetzt und dabei die Binomialkoeffizienten repräsentiert. Aus \cref{def:binomialkoeffizienten} entwickeln wir das Pascalsche Dreieck.
\begin{definition}[Pascalsches Dreieck]{pascaldreieck}
Das \textbf{Pascalsche Dreieck} ist das unendliche Zahlenschema
\[
@@ -329,7 +327,7 @@ Nun haben wir nachgewiesen, dass die Funktion $\ln(1-x)$ dreimal differenzierbar
Mit einem Blick auf die Funktion und wie ihre Ableitungen gebildet werden, ist leicht zu erkennen, dass $\ln(x-1)$ sogar unendlich oft differenzierbar ist.
\end{bemerkung}
Bevor wir die Approximation nachweisen ist eine formale Definition des Satzes von Taylor und dem Taylorpolynom nötig, wobei letzteres aus dem Satz von Taylor folgt.
\begin{satz}[Satz von Taylor\footnote{Enders, J., Analysis II (2024)}]{taylor}
\begin{satz}[Satz von Taylor]{taylor}{\cite{enders_analysis_2024}}
Seien $n\in\mathbb{N}_0, f:[a,b]\rightarrow\mathbb{R}$ eine $(n+1)$-mal differenzierbare Funktion und $x_0\in[a,b]$.
Dann gilt für alle $x\in[a,b]$ die Darstellung
@@ -349,7 +347,7 @@ Bevor wir die Approximation nachweisen ist eine formale Definition des Satzes v
Die Definition des Taylorpolynoms entspringt direkt dem Satz von Taylor, nur ohne das Lagrange-Restglied.
\end{bemerkung}
\begin{definition}[Taylorpolynom]{taylorpolynom}
\begin{definition}[Taylorpolynom]{taylorpolynom}{\cite{enders_analysis_2024}}
\[
T_{f,x_0,n}(x)=\sum_{k=0}^{n}\frac{1}{k!}\cdot f^{(k)}(x_0)(x-x_0)^k
\]
BIN
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