Will the walker return?
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Ayuda a traducir →La pregunta
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?
Prueba el experimento antes de seguir leyendo. No hay una forma equivocada de explorar.
Experimento
Laboratorio del azar
Cada caminante da pasos a izquierda o derecha al azar. La distancia típica al inicio crece como √n.
- 8 de los paseos
- distancia cuadrática media (200 paseos)
- ±√n (exacto)
Distancia cuadrática media tras 100 pasos
Simulado10,94
Exacto√100 ≈ 10
Simulación de 200 paseos de 100 pasos: distancia cuadrática media 10,94. El valor exacto es √n, cerca de 10.
Evidencia, no demostraciónEsta es una simulación de 200 paseos (ejecución 1) con un generador de números aleatorios con semilla. Es evidencia, no una demostración: los valores exactos vienen de las matemáticas, y una nueva ejecución da números algo distintos.
Exactamente: la media de (posición)² tras n pasos es n, así que la distancia cuadrática media es √n. Llegar el doble de lejos requiere cuatro veces más pasos.
Pistas, si las quieres
Qué está pasando
Qué está pasando
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.
Nota
The simulation shows a finite number of walks for a finite time — evidence. Pólya's theorem is a proof about every walk forever.
Adónde lleva esto
- Universidad avanzada · Lección disponibleMarkov chainsDiscrete-time Markov chains: transition matrices, classification of states, stationary distributions, convergence to equilibrium, hitting times and random walks.
- Primer año de posgrado · Lección disponibleStochastic 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.
- Caminos de investigación · Lección disponibleRandom 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.