1. Mathematische Modellierung von Unsicherheiten in linearen und nichtlinearen dynamischen Systemmodellen
2. Stochastische Modellierungsansätze
   • Wahrscheinlichkeitsverteilungen
   • Bayes'sche Zustandsschätzung für zeitdiskrete Systeme (linear/nichtlinear) und zeitkontinuierliche Systeme (linear)
   • Lineare Schätzverfahren in erweiterten Zustandsräumen (Carleman-Linearisierung für spezielle Systemklassen)
   • Monte-Carlo-Methoden
3. Schätzung von Zuständen, Parametern und Simulation unsicherer Prozesse
   • Ausblick: Markow-Modelle
   • Ausblick: Bayes'sche Netze
4. Mengenbasierte Ansätze
   • Mengenbasierte Filteralgorithmen
   • Intervallmethoden zur verifizierten Lösung gewöhnlicher Differentialgleichungssysteme sowie zur Stabilitätsanalyse unsicherer Systeme
   • Schätzung von Zuständen und Parametern sowie Simulation unsicherer Prozesse
5. Syntheseverfahren für Regelungen und Beobachter unter expliziter Beschreibung von Unsicherheiten

Als Hilfsmittel zur schriftlichen Prüfung "Unsicherheitsmodellierung für die robuste Regelung dynamischer Systeme" darf ein handschriftliches Blatt (Vorder- und Rückseite) DIN A 4 mit beliebigen Inhalten genutzt werden.

Weiterhin darf in der Klausur ein einfacher, nicht programmierbarer Taschenrechner (in der Regel mit einzeiligem Display und evtl. Statuszeile) genutzt werden.

Weitere Hilfsmittel sind nicht zulässig.

Unterlagen zur Vorlesung:

• Kapitel 1
• Kapitel 2 (aktualisiert am 16.4.2019)
  • Matlab-Beispiel zur Vorlesung vom 07.05.2019
• Kapitel 3 (aktualisiert am 12.5.2019)
  • Matlab-Beispiele zur Vorlesung vom 05.06.2019
• Kapitel 4
  • Matlab-Beispiele zur Vorlesung vom 18.06.2019
  • Matlab-Beispiele zur Vorlesung vom 25.06.2019
  • Matlab-Beispiel zur Vorlesung vom 09.07.2019 (Teil 1)
  • Matlab-Beispiel zur Vorlesung vom 09.07.2019 (Teil 2)
• Kapitel 5
  • Matlab-Beispiel zur Vorlesung vom 10.07.2019 (Teil 1)
  • Matlab-Beispiel zur Vorlesung vom 10.07.2019 (Teil 2)