Eine mathematische Theorie wird daran gemessen, wie sie sich entwickelt und in andere Gebiete ausstrahlt, wie nutzbringend ihre Ideen sind und wie sie in praktische Anwendungen einflie t. Der stochastische Automat ist in diesem Sinne ein gewinnbringender For- schungsgegenstand. Physikalische Systeme, die ad quat durch stochastische Automaten modelliert werden k nnen, sind weit verbreitet. Hierzu geh ren alle diskret darstellbaren Systeme, deren Verhalten nicht deterministisch, aber durch statistische Gesetze beschreibbar ist. Doch auch deterministische Konstruktionen k nnen sich in der Praxis auf grund zuf lliger St rungen ih- rer Komponenten wie stochastische Systeme verhalten. Beispiele von im wesentlichen stochastischen Systemen sind etwa die Bev lkerungsentwicklung, ein System von umfangreichen Dienstleistungen, ein physikalisch zuf llig arbeitendes System (z. B. Atomzerfall) usw. Durch Angabe eines stochastischen Modells kann die Ungenauigkeit unseres Wis- sens ber den tats chlichen physikalischen Zustand eines Systems ber ck- sichtigt werden, eine Ungenauigkeit, die durch unvollkommene Me prozesse hervorgerufen wird oder aus prinzipiellen Gr nden entsteht\ Am weitesten sind stochastische Modelle bei der statistischen Modellie- rung verbreitet. Hierbei werden verschiedene, stochastisch charakterisierte Zufallsprozesse mit mathematischen Problemstellungen und deren L sungs- methoden in Beziehung gesetzt. Durch statistische Modellierung werden A uf- gaben der Kern-, der Quanten- und der statistischen Physik ebenso gel st wie Aufgaben der Quanten- und statistischen Mechanik, der mathemati- schen Physik, der Festk rperphysik, der Quantenchromodynamik, der Gas- und Hydrodynamik, der Geophysik, der Astrophysik und der Radioastrono- mie, der kologie, der konomie und vieler anderer Gebiete in Wissenschaft und Technik.
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