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一维随机游走 常返性的证明
时间:2018-10-15 来源: 作者:
有哪些名字逗比的科学定理? - 知乎
https://www.zhihu.com/question/58639959/answer/158135143
这个定理是著名数学家波利亚(George Pólya)在1921 年
证明
的。 ... 其实这是关于 随机游走过程的一个有趣的性质:
一维随机游走
是
常返
的二维随机 ...
为什么喝醉的人可以走回家,喝醉的鸟却不能飞回家?
2018年2月13日
有哪些答案很简单而过程十分复杂的问题?
2017年11月22日
“喝醉的酒鬼总能找到回家的路, 喝醉的小鸟则可能永远也回不了家”具体是
...
2017年1月29日
关于
一维随机游走
的一个具体问题?
2015年11月24日
【悬赏】波利亚酒鬼回家定理的
证明
_百度知道
https://zhidao.baidu.com/question/371117901.html
证明
定理:喝醉的酒鬼总能找到回家的路,喝醉的小鸟则可能永远也回不了家。假设 有一条水平 ... 在
一维随机游走
过程中,只要时间足够长,我们最终总能回到出发点。
数学中竟然还有这样的定理– 【人人分享-人人网】 - 校内
blog.renren.com/share/101898486/7878333322
在
一维随机游走
过程中,只要时间足够长,我们最终总能回到出发点。 ... 1912 年, 荷兰数学家布劳威尔(Luitzen Brouwer)
证明
了这么一个定理:假设D 是某个圆盘中 的点集,f 是一个从D 到它自身的连续 .... 邓杨 : 一维和二维的随机游动是
常返
的…
科学网—酒鬼漫步的数学—
随机
过程- 张天蓉的博文 - 科学网—博客
blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=677221...
2017年8月18日
...
如此继续下去,他走的路径会具有什么样的特点呢? 上述问题被称之为“酒鬼漫步”, 数学家们将酒鬼的路径抽象为一个数学模型:无规行走,或称
随机游走
(random walk )。 .... 曾经介绍过的高尔顿钉板,可作为
一维
无规行走的例子。 .... 波利亚令人吃惊地
证明
了在维数比2更高的情况下,酒鬼回家的概率大大小于1!
为什么三维
随机游
动是非常返的? | 问答| 问答| 果壳网科技有意思
https://www.guokr.com/question/459454/
如果一个物体在3
维随机游
动,也即每一刻他可以向左,右,上,下,前,后等 ... Answer: B. 1维和2维的
随机游
动是
常返
的,也就是说会无穷多次回到 ...
布朗运动- 维基百科,自由的百科全书
https://zh.wikipedia.org/zh-hans/布朗运动
此文是关于布朗运动。对于随机的过程,请参阅维纳过程。从热力学的角度定义的话, 需要参阅热力学温度以及能量均分定理。对于数学模型,请参阅
随机游走
。 ... 可以
证明
布朗运动是马尔可夫过程、鞅过程和伊藤过程。 ... 他把粒子在一个的空间中,把 布朗粒子在
一维
方向上的运动增量(x) 视作一个随机值( Δ {\displaystyle \Delta } \ Delta ...
The Oral Preliminary Examination_竹林_新浪博客
blog.sina.com.cn/s/blog_3ec6b97c0100oid6.html
2009年10月20日
...
在Courant攻读数学博士学位要达到4个要求:一是修满72学分的课,也就是24门课, 到目前 ..... 他的推导其实是在
证明一维
对称
随机游
动是
常返
的。
醉鬼能回家,但喝醉的鸟儿可能永远回不了家! - 哆嗒数学网·博客
www.duodaa.com/blog/index.php/archives/1179/
2017年11月15日
...
如果是,那么我们就称这样
随机游走
是“
常返
”的,否则就称是“非常返”的。 ... 这样, 我们通过引入p,判断
常返性
就转化为判断p是否等于1的问题了, ...
一个中文数学小论文-全文@ TeX模板- 简书
https://www.jianshu.com/p/97f9faf916f6
2015年4月21日
...
... 该问题的解是否存在,实际上该问题是对二维平面离散
随机游走常返性
的 ... 表示
一维
简单对称随机徘徊问题中当第一次
常返
时为2n时,所有可能的路径数。 .... 由 上面引理的结果,为
证明
命题,我们只需
证明
当维数不超过2时,对于 ...
圈上的多重懒惰
随机游走
sxzz.whu.edu.cn/sxzzen/ch/reader/view_abstract.aspx?...
利用偶和方法
证明
了其最大相遇时的期望的阶数为hmax×log n,其中hmax为圈上的 一简单
随机游走
的最大击中时. ... 半直线上随机环境中的随机游动的
常返性
[J].
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