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隨機漫步--二維


RandomWalk2D

在一個平面內,考慮 N 個具有隨機方向的二維向量的和。使用相量表示法,並令每個向量的相位為隨機的。假設在任意方向上採取 N 個單位步長(即,角度 theta[0,2pi) 內均勻分佈,而非格點上),如上圖所示。在 N 步之後,複平面中的位置 z 由下式給出

 z=sum_(j=1)^Ne^(itheta_j),
(1)

絕對平方

|z|^2=sum_(j=1)^(N)e^(itheta_j)sum_(k=1)^(N)e^(-itheta_k)
(2)
=sum_(j=1)^(N)sum_(k=1)^(N)e^(i(theta_j-theta_k))
(3)
=N+sum_(j,k=1; k!=j)^(N)e^(i(theta_j-theta_k)).
(4)

因此,

 <|z|^2>=N+<sum_(j,k=1; k!=j)^Ne^(i(theta_j-theta_k))>.
(5)

每個單位步長在任何方向上的可能性均相等(theta_jtheta_k)。位移是隨機變數,具有相同的零均值,並且它們的差值也是一個隨機變數。對此分佈求平均值,該分佈具有等機率的值和值,得出的期望值為 0,因此

 <|z|^2>=N.
(6)

因此,N 個單位步長後的均方根距離為

 |z|_(rms)=sqrt(N),
(7)

因此,當步長為 l 時,這變為

 d_(rms)=lsqrt(N).
(8)

為了行進距離 d

 N approx (d/l)^2
(9)

因此需要這些步數。

RandomWalk2DLattice

令人驚訝的是,已經證明在二維格點上,當步數接近無窮大時,隨機漫步到達任何點(包括起點)的機率為 1。


另請參見

波利亞隨機漫步常數, 隨機漫步--一維, 隨機漫步--三維

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參考文獻

McCrea, W. H. 和 Whipple, F. J. W. “二維和三維隨機路徑。” Proc. Roy. Soc. Edinburgh 60, 281-298, 1940.

請引用為

Weisstein, Eric W. “隨機漫步--二維。” 來自 Web 資源。 https://mathworld.tw/RandomWalk2-Dimensional.html

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