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250076 VO Measure and integration theory (2016W)
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Sprache: Englisch
Prüfungstermine
- Freitag 17.02.2017
- Montag 27.02.2017
- Dienstag 14.03.2017
- Donnerstag 30.03.2017
- Dienstag 04.04.2017
- Montag 10.04.2017
- Donnerstag 27.04.2017
- Montag 08.05.2017
- Donnerstag 06.07.2017
- Freitag 07.07.2017
- Mittwoch 11.10.2017
- Montag 23.10.2017
- Mittwoch 17.01.2018
- Freitag 02.03.2018
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Mittwoch 05.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Donnerstag 06.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
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- Donnerstag 13.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
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- Donnerstag 27.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Donnerstag 03.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
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- Donnerstag 10.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
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- Donnerstag 01.12. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Mittwoch 07.12. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
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- Donnerstag 15.12. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Mittwoch 11.01. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Donnerstag 12.01. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
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- Donnerstag 19.01. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Mittwoch 25.01. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Donnerstag 26.01. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
oral exam
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
good knowledge and understanding of the lecture content
Prüfungsstoff
content of the lecture
Literatur
Billingsley: Probability and measure. Wiley
Cohn: Measure Theory. Birkhäuser
Cohn: Measure Theory. Birkhäuser
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
MSTM
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:40
modern analysis, and provides the formal framework for higher probability
theory. This course introduces its central concepts and results
(discussing in particular: existence, uniqueness, basic properties, and
examples of measures; the Lebesgue integral, convergence theorems, and
spaces of integrable functions; product measures; measures with densities; applications to real analysis), and offers appetizers for some more advanced topics.