Will the walker return?
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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?
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प्रयोग
संयोग प्रयोगशाला
हर चलने वाला यादृच्छिक रूप से बाएँ या दाएँ क़दम रखता है। आरंभ से सामान्य दूरी √n की तरह बढ़ती है।
- 8 चालें
- वर्ग-माध्य-मूल दूरी (200 चालें)
- ±√n (सटीक)
100 क़दमों के बाद वर्ग-माध्य-मूल दूरी
अनुकरण से10.94
सटीक√100 ≈ 10
100 क़दमों की 200 चालों का अनुकरण: वर्ग-माध्य-मूल दूरी 10.94। सटीक मान √n है, लगभग 10।
साक्ष्य, प्रमाण नहींयह बीज-आधारित यादृच्छिक संख्या जनक से 200 चालों का अनुकरण है (प्रयोग 1)। यह साक्ष्य है, प्रमाण नहीं: सटीक मान गणित से आते हैं, और नया प्रयोग थोड़ी अलग संख्याएँ देता है।
सटीक रूप से: n क़दमों के बाद (स्थिति)² का औसत n है, इसलिए वर्ग-माध्य-मूल दूरी √n है। दोगुनी दूर जाने के लिए चार गुना क़दम चाहिए।
संकेत, यदि आप चाहें
क्या हो रहा है
क्या हो रहा है
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.
टिप्पणी
The simulation shows a finite number of walks for a finite time — evidence. Pólya's theorem is a proof about every walk forever.
यह कहाँ ले जाता है
- स्नातक (उन्नत) · पाठ उपलब्धMarkov chainsDiscrete-time Markov chains: transition matrices, classification of states, stationary distributions, convergence to equilibrium, hitting times and random walks.
- स्नातकोत्तर प्रथम वर्ष · पाठ उपलब्धStochastic 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.
- शोध पथ · पाठ उपलब्धRandom 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.