问题标签 [random-walk]

我有一个有限的无向图，其中一个节点被标记为“开始”，另一个被标记为“目标”。

一个代理最初被放置在起始节点，它随机地在图形中导航，即在每一步它随机均匀地选择一个邻居节点并移动到它。当它到达目标节点时，它会停止。

我正在寻找一种算法，该算法为每个节点提供有关代理访问它的概率的指示，同时从起点到目标。谢谢你。

这是仅使用 numpy 数组的随机游走问题的一个版本。为了找到位置被重新访问超过 500 步的时间，我们必须将位置的排序数组与其偏移量进行比较，记录它接近 0 的时间，然后增加偏移量。

到目前为止，这是我的代码，问题出在“while”循环中，我试图将位置重新访问为“zeroArray”中的元素的最终次数

当我运行它时，我得到一个索引错误，没有记录任何结果，并且即使循环停止的布尔表达式已经改变，计数器也已经迭代了很多次。

编辑：如何使用 numpy 数组查找重复位置：1）将最终位置数组排序为升序。2）比较具有增加偏移量的切片，只要您在该偏移量处找到 0.001m 内的位置，即您将位置与相邻位置（偏移量 1）进行比较。您可能会发现 18 个案例，其中邻居计算出在两个空间中您可能只会找到 2 个案例。在三个空格处，您会发现 0 停止。

谢谢你的帮助，

假设一个粒子可以在 x 坐标上移动，这意味着它可以移动 0 到 1 或 1 到 2 或 N-1 到 N .etc，现在它从 0 开始，它可以每次向左或向右移动一步（例如当它到达 5 时，它可以向右移动到 6 或向左移动到 4)。并且经过N次移动，它到达了它原来的位置0，但是在中间它永远不会到达0，置换的次数是多少？

我正在尝试在 pandas 中快速创建一个模拟的随机游走系列。

想建立另一个日期系列，从开始日期的 start_price 开始，并按随机增长率增长。伪代码：

在 excel 中很容易做到，但如果不使用 pandas 迭代数据帧/系列，我想不出办法，而且我也碰了头。

试过：

这应该给出自开始以来的累积复合回报

我正在尝试在 2d 中随机游走，并绘制 2d 游走。我已经能够走路了，但情节并不是我想要的。是否有可能在 python 中看到 walk ？或者只是为每个点添加一个标签，以便您知道哪个点先出现，哪个点出现第二个等？

编辑我错误地复制了自己的代码，如果您安装了正确的软件包，现在正在编译。

使用 sde 包中的 GBM 公式在 R 中模拟几何布朗运动时：

在这种情况下，“r”是漂移，对吧？因为它在包装手册中说“r = 利率”我不确定如何输入参数规范 - 例如 5% - 我会输入 r=5 还是 r=0.05？

非常感谢你的帮助。干杯，安娜 :)

我已经尝试了几个小时来做​​一条像这样的随机行走（路径）。从上到下。

我最大的困难是计算从右到左的位移，因为循环（for，while..）是从左到右的。

我不精通数学，所以我使用了一种简单的方法。我有两个数组。一个与前一行的位置。

我必须填写当前行的一个。

我正在使用一些循环和条件来设置位移。

这种方法是错误的吗？

编辑：根据评论要求的进一步规范：

1. 起点位于第一行的中间点
2. 终点位于最后一行
3. 端点可以位于最后一行的任何一列

所以我当前的代码有效地运行了“随机行走”问题，然后使用勾股定理来计算行走单位的实际距离，但现在我需要修改我的程序，以便我可以对所说的行走进行一定次数的试验，然后计算均方距离。不是真的在寻找答案，我真的还需要一个解释，以便我能够学习和重新创建，我想我只需要另一个 while 循环，但我不知道把它放在哪里。

我在R中创建了以下函数：

此函数返回一个长度为“N”的向量“x”，表示带有漂移的随机游走的数据点。

就我而言：

现在我应该重复这个函数 100 次，最终得到 100 个长度为 250 的时间序列数据集。然后我必须使用这 100 个集合来估计数据集“x”的第 249 个值和第 250 个值之间的相关性。

作为R的经验不足的用户，我看不到如何有效地操纵数据并计算/估计所请求数据点的相关性。非常感谢您的帮助。

大家好！好吧，我正在玩随机游走。中点位移给出了一些不错的结果，但我想要一个没有行走循环的随机行走，就像这个屏幕热上的那些（黄色）：

我处理该问题的第一个想法是检查每个线段是否与所有其他线段相交，然后删除两个线段之间的步行循环并在交叉点处绑定。但是对于某些散步，它会给出一个奇怪的结果，就像那个：

其中黄色部分是一个循环，我们可以看到如果我按照我说的去做，大部分步行都会被删除。

也许另一种方法是检查，当中点发生位移时，线段是否相交。万一有交叉路口，再换一个位移。但是当细分数量增加时，它看起来会很快变得非常耗时......

所以我想知道是否有办法避免这些循环