路径积分系列:2.随机游走模型
By 苏剑林 | 2016-05-30 | 55154位读者 | 引用随机游走模型形式简单,但通过它可以导出丰富的结果,它是物理中各种扩散模型的基础之一,它也等价于随机过程中的布朗运动.
笔者所阅的文献表明,数学家已经对对称随机游走问题作了充分研究[2],也探讨了随机游走问题与偏微分方程的关系[3],并且还研究过不对称随机游走问题[4]. 然而,已有结果的不足之处有:1、在推导随机游走问题的概率分布或者偏微分方程之时,所用的方法不够简洁明了;2、没有研究更一般的不对称随机游走问题.
本章弥补了这一不足,首先通过母函数和傅里叶变换的方法,推导出了不对称随机游走问题所满足的偏微分方程,并且提出,由于随机游走容易通过计算机模拟,因此通过随机游走来模拟偏微分方程的解是一种有效的数值途径.
模型简介
本节通过一个本质上属于二项分布的走格子问题来引入随机游走.
考虑实数轴上的一个粒子,在$t=0$时刻它位于原点,每秒钟它以相等的概率向前或向后移动一格($+1$或$-1$),问$n$秒后它所处位置的概率分布.
当概率遇上复变:随机游走与路径积分
By 苏剑林 | 2014-06-04 | 23557位读者 | 引用我们在上一篇文章中已经看到,随机游走的概率分布是正态的,而在概率论中可以了解到正态分布(几乎)是最重要的一种分布了。随机游走模型和正态分布的应用都很广,我们或许可以思考一个问题,究竟是随机游走造就了正态分布,还是正态分布造就了随机游走?换句话说,哪个更本质些?个人就自己目前所阅读到的内容来看,随机游走更本质些,随机游走正好对应着普遍存在的随机不确定性(比如每次测量的误差),它的分布正好就是正态分布,所以正态分布才应用得如此广泛——因为随机不确定性无处不在。
下面我们来考虑随机游走的另外一种描述方式,原则上来说,它更广泛,更深刻,其大名曰“路径积分”。
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