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Passeggiata in una direzione

Si potrebbe anche considerare la possibilità che ogni passo sia influenzato dal passo precedente, ad esempio che con probabilià $p$ si proceda in quello stesso verso.

var v=[(Math.random()<0.5)? 1: -1]; for (var i=0; i<n; i++) v.push((Math.random()<p)? v[i]: -v[i]);

Siano ad esempio i passi da compiere.

Ogni volta dopo la prima, dopo ogni passo la scelta casuale è andare nello stesso verso precedentemente seguito con probabilità p= oppure nel verso opposto ovviamente con probabilità q=1-0.4.

Potremmo dunque ottenere la sequenza di scelte

e quindi alla sequenza di posizioni che rappresenta in buona sostanza la legge oraria del moto.

il cui grafico è

e istogramma della distribuzione sperimentale delle posizioni raggiunte alla fine simulando passeggiate

n=4

Una passeggiata casuale orientata al centro è ad esempio tale che quando ci si trova in posizione $x$ la probabilità di andare in $x+1$ è ${\displaystyle p_{+}={\dfrac {1}{2}}-{\dfrac {1}{2}}\left({\dfrac {x}{c+|x|}}\right)}$ e invece ${\displaystyle p_{-}=1-p_{+}}$ quella di muovere in $x-1$.
var x=[0]; for (var i=0; i<n; i++) x.push((Math.random()<(1-x[i]/(c+Math.abs(x[i])))/2)? x[i]+1: x[i]-1);
così la sequenza di posizioni dopo passi posto c= sarebbe il cui grafico è

e istogramma della distribuzione sperimentale delle posizioni raggiunte alla fine simulando passeggiate

n=10

Un'altra variazione della passeggiata casuale potrebbe essere considerando che il passo iniziale sia 1/2 e poi dopo ogni scelta casuale del verso si dimezzi.

Allora, poiché il passo i-esimo è $\frac{2\delta_i-1}{2^i}$ con $\delta_i \in \{0,1\}$, la posizione raggiunta in $n$ passi è $\displaystyle \sum_{i=1}^n\frac{2\delta_i-1}{2^i}$ ovvero $\displaystyle 2\sum_{i=1}^{n}\frac{\delta_i}{2^i}-\sum_{i=1}^{n}\frac{1}{2^i}= 2\sum_{i=1}^{n}\frac{\delta_i}{2^i}-\left(1-\left(\frac{1}{2}\right)^n\right)$ dove $\displaystyle 0\le\sum_{i=1}^{n}\frac{\delta_{i}}{2^i}=0.\delta_1\delta_2\dots\delta_{n}\le 1-\left(\frac{1}{2}\right)^n$ è un numero binario decimale finito. Quindi la posizione raggiunta è il punto simmetrico di $1-\left(\frac{1}{2}\right)^n$ rispetto a $=0.\delta_1\delta_2\dots\delta_{n}$.
La posizione raggiunta si può anche determinare come $\displaystyle \sum_{i=1}^n\frac{2\delta_i-1}{2^i}=\sum_{j=0}^{n-1}\frac{\delta_{j+1}}{2^j}-1+\left(\frac{1}{2}\right)^n=0.\delta_1\delta_2\dots\delta_{n}1-1$.

Sia n= il numero dei passi da compiere, il cui grafico della legge oraria è:


I valori di $X_{2n}$ sono $\frac{2i}{2^{2n}}$ mentre di $X_{2n-1}$ sono $\frac{2i-1}{2^{2n}}$.

Abbastanza evidente che la variabile aleatoria che ha per valori le posizione finali segue una distribuzione uniforme.

Altre variazioni interessanti relative a passeggiate casuali unidimensionali: