Will the walker return?
هذه الصفحة غير مترجمة بعدُ إلى العربية، لذلك تُعرض باللغة English.
ساعد في الترجمة →السؤال
A walker tosses a fair coin every minute: heads, one step east; tails, one step west. Is she certain to come back to where she started? What if she can also step north and south — or up and down in space?
جرّب التجربة قبل متابعة القراءة. لا توجد طريقة خاطئة للاستكشاف.
التجربة
مختبر الصدفة
كل ماشٍ يخطو يمينًا أو يسارًا عشوائيًا. المسافة النموذجية عن البداية تنمو مثل √n.
- 8 من المسارات
- جذر متوسط مربع المسافة (200 مسارًا)
- ±√n (بالضبط)
جذر متوسط مربع المسافة بعد 100 خطوة
بالمحاكاة10.94
بالضبط√100 ≈ 10
محاكاة 200 مسارًا من 100 خطوة: جذر متوسط مربع المسافة 10.94. القيمة الدقيقة √n، أي نحو 10.
دليل تجريبي، لا برهانهذه محاكاة لـ المسارات العشوائية (العدد: 200، التشغيل 1) باستخدام مولد أعداد عشوائية ذي بذرة. إنها دليل تجريبي لا برهان: القيم الدقيقة تأتي من الرياضيات، والتشغيل الجديد يعطي أعدادًا مختلفة قليلًا.
بالضبط: متوسط (الموضع)² بعد n خطوة يساوي n، فجذر متوسط مربع المسافة هو √n. الوصول إلى ضعف المسافة يحتاج إلى أربعة أضعاف الخطوات.
تلميحات، إن أردتها
ما الذي يحدث
ما الذي يحدث
George Pólya answered this in 1921. On a line (one dimension) or a grid of streets (two dimensions), the walker returns home with probability 1 — in fact infinitely often. In three dimensions she does not: the chance of ever coming home is only about . A remark often attributed to Shizuo Kakutani puts it this way: a lost person will find their way home, but a lost bird may not.
The reason is a sum. A walk returns home infinitely often exactly when the expected number of visits home is infinite, and that expected number is the sum, over all times, of the chance of being home then. After steps the chance of being home behaves roughly like
The first two sums diverge — the second only just, like the harmonic series — so the walker comes home again and again. The third converges, so she may wander off for ever.
There is a surprise even in one dimension: the walker is certain to return, yet the average time she takes to return is infinite. Random walks like these model the diffusion of molecules, stock prices, the spread of heat, and the search patterns of animals.
ملاحظة
The simulation shows a finite number of walks for a finite time — evidence. Pólya's theorem is a proof about every walk forever.
إلى أين يقود هذا
- المرحلة الجامعية المتقدمة · الدرس متاحMarkov chainsDiscrete-time Markov chains: transition matrices, classification of states, stationary distributions, convergence to equilibrium, hitting times and random walks.
- السنة الأولى من الدراسات العليا · الدرس متاحStochastic processesContinuous-time processes: Poisson processes, continuous-time Markov chains, Brownian motion and its path properties, continuous-time martingales, and an introduction to Itô calculus and stochastic differential equations.
- مسارات البحث · الدرس متاحRandom structures: walks, percolation and random geometryOptional research direction: randomness creating shape. Random walks on graphs and Pólya's recurrence theorem, electrical networks, percolation and phase transitions, random graphs, Brownian motion and its fractal paths, and a glimpse of Schramm–Loewner evolution and random planar geometry.