Computersimulations of cognitive processes

type of class: Pro-/Hauptseminar
time: Friday 10.15-11.45
room: Forum Scientiarum

Rolf Ulrich & Gerhard Jäger

Syllabus (preliminary; subject to change)

day	topic			Jupyter notebooks
26. 4	basics, inverse method, rejection sampling	slides	R-code
3.5.	continuous distributions	Folien/Hausaufgaben	R-code 1 R-code 2
10.5.	Poisson-Prozess Normalverteilung	Folien/Hausaufgaben	homogener Poisson-Prozess inhomogener Poisson-Prozess Normalverteilung
17.5.	Normalverteilung (Forts.)		Normalverteilung	Normalverteilung
24.5.	Normalverteilung (Forts.); Beispiele		Marriage, age, and happyness Sparpläne	Marriage, age and happyness Sparpläne
31.5.	Potenzgesetze	Mathematischer Hintergrund	Nachtrag zur Cholesky-Faktorisierung Potenzgesetze Newman, 20014, Power laws, Pareto distributions and Zipf’s law Clauset et al., 2009, POWER-LAW DISTRIBUTIONS IN EMPIRICAL DATA corpora	Nachtrag zur Cholesky-Faktorisierung Potenzgesetze
7.6.	Ross, chapter 7	Folien/Hausaufgaben
21.6.	Ross, chapter 8	Folien/Hausaufgaben
28.6.	Ross, chapter 9	Folien/Hausaufgaben
5.7.	Wiener-Prozess	Folien/Hausaufgaben
12.7.	Metropolis-Hastings		R-code	Metropolis MCMC
19.7.	TBA	Folien/Hausaufgaben
26.7.		Aufgabe für Hausarbeit

Textbook

Sheldon M. Ross, Simulation, 2013