平面上的一种随机行走模型及其计算机模拟
基于GIS的西安大小雁塔历史地段景观风貌视域分析

视觉景观可被定义为一个通过不同的参数来表现人类 视觉空间结构的概念,与空间布局相关的视觉景观是其视 觉属性的空间表示,可用于度量样本空间中的“视觉特征”。 研究者可计算出一些描述性参数,利用定量数据分析软件, 对各种空间参数进行比较分析。本文对伦敦大学学院的一 些代表性学术成果进行了初步梳理:①基于视域的几何度 量可以通过视域分析的结果进行表征。例如 Batty 在其研 究中计算并比较了建筑物和街道的距离、面积、周长、紧 凑度和凹凸度。②进一步将物理空间分析的结果与人们行 为的实证检验相结合,可能会对社会、行为等相关理论有 所启发。Turner 及其团队利用可见性属性通过聚类系数度 量建筑空间,同时展示了空间结构与社会功能之间的关系。 Natapov 和 Fisher-Gewirtzman 的研究对参与者在虚拟模 型中的运动与计算随机行走模拟路线进行比较,以评估城 市能见度对人们路线选择的影响。他们的另一项研究将空 间可视性与城市活动联系起来,通过数学模型研究了视觉 空间网络的性质,并探索了视觉空间网络与其他自然网络 在形态上的相似性。
对 于 可 视 空 间 的 研 究, 地 理 信 息 系 统(geographic information system, GIS)应用的迅速发展为视觉属性的 计算提供了一些新的方向,为回答以往的问题提供了新的 思路。GIS 被描述为一种新的 X 线技术,用于探索视觉空 间布局的根本逻辑,基于 GIS 的研究设计有助于综合先前 设计的知识,并将其转化为景观建筑布局的新发现,这一 连续过程被相关学者描述为“知识形成周期”[2]。 1.1 Isovist 和 Viewsheds 视域分析方法
平面人体运动模型的制作与使用

平面人体运动模型的制作与使用平面人体运动模型是一种用于分析人体运动的数学模型。
它可以用于各种领域,包括医学、运动科学、体育、机器人技术等。
本文介绍了平面人体运动模型的制作和使用方法,并且详细介绍了其在人体运动分析中的应用。
平面人体运动模型是基于数学模型和计算机模拟技术的,需要使用计算机编程软件来实现。
下面是一些基本的步骤:(1)选择合适的仿真软件。
一些常用的仿真软件包括MATLAB、Simulink、Python等,选择一个合适的软件能够简化模型的开发和实现,并且可以提高计算的速度和精度。
(2)建立动力学模型。
根据人体运动的特点,建立运动学和动力学模型,模型可以包括人体的关键器官和肢体,例如骨骼、肌肉、关节等。
运动学模型描述人体的运动轨迹和角度,动力学模型则解析出人体运动所受到的各种力和力矩。
(3)进行模拟计算。
根据模型的参数和运动状态,进行数值计算,得到模拟结果。
模拟结果可以包括人体的运动轨迹、角度、速度、加速度等参数。
(4)验证模型。
使用实验数据对模型进行验证,比较模拟结果和实验结果的相似程度。
如果模拟结果与实验结果相符,就可以认为模型是正确的。
平面人体运动模型可以广泛应用于各种领域,例如:(1)医学。
可以用于研究人体的运动和姿势,并且可以帮助医生诊断和治疗各种肌肉骨骼疾病。
(2)运动科学。
可以用于研究不同运动方式的影响,优化运动训练和比赛策略。
(3)体育。
可以用于研究不同运动员的技能和比赛策略,提高比赛的水平和效果。
(4)机器人技术。
可以用于研究机器人的运动和控制,提高机器人的精度和效率。
除了以上应用,平面人体运动模型还可以用于动画和游戏开发、人机交互、虚拟现实等领域。
它具有很高的应用价值和商业前景。
总之,平面人体运动模型是一种有很强应用性的数学模型,可以用于多种领域的研究和开发。
制作和使用平面人体运动模型需要一定的编程和数学背景,但是在实际应用中可以提高研究和开发的效率和精度。
随着计算机技术的发展,平面人体运动模型将会越来越重要,并且应用范围也会不断扩大。
使用计算机模拟随机试验-湘教版必修5教案

使用计算机模拟随机试验-湘教版必修5教案一、教学目标1.能够了解仪器的使用和操作。
2.能够使用计算机进行模拟随机试验。
3.能够进行模拟试验数据的处理和分析。
二、教学重点1.设计模拟随机实验的方法和步骤。
2.使用计算机模拟随机试验。
三、教学难点1.对模拟随机试验的数据进行概率处理。
2.对计算机模拟随机试验的数据进行处理和分析。
四、教学内容1. 仪器的使用和操作球体机器装置球体机器装置可以用于模拟游戏中的一些抽奖机制和其他随机机制。
它包含的元素是一个随机化函数,生成一些随机的结果,例如投掷硬币、掷骰子等。
球质模型球质模型是通过将随机化函数与不同的对象和属性组合来模拟多种不同的结果。
这种方法可以通过生成随机的数字和形状来模拟实际情况。
随机数生成器随机数生成器可以生成伪随机数,这些伪随机数是随机函数的结果。
这种方法可以帮助学生熟悉计算机的随机性和随机性函数的特征。
2. 模拟随机实验的方法和步骤运用伪随机数构建模拟随机实验模拟随机实验的第一步是确定一个随机事件,并指定其概率分布。
然后,利用计算机生成一个伪随机数序列,使得该序列的分布与随机事件的分布相同,并且将其视为实验过程的随机数流。
这个过程的目的是使用伪随机函数将随机事件与计算机计算结合起来。
制定样本数量制定样本数量是模拟随机实验的第二个步骤。
学生需要确定样本大小,并运用适当的计算机软件将该样本大小传递给计算机。
概率分布概率分布是模拟随机实验的第三个步骤。
学生需要计算随机事件与计算机的随机数生成器的概率分布,并运用适当的计算机软件将概率分布传递给计算机。
展示结果展示结果是模拟随机实验的第四个步骤。
学生需要运用适当的计算机软件将该实验的结果展示,并对结果进行概率分布和统计分析。
3. 计算机模拟随机试验计算机模拟随机试验可以帮助学生更好地理解数学概率和随机性。
本课程将介绍使用计算机进行模拟随机试验的过程和相关的软件,并提供适当的示例和实践体验。
使用 EXCEL 进行模拟随机试验学生可以使用“生成随机数”函数和其他统计函数,如平均值和标准差,来执行模拟随机实验。
Monte Carlo 方法资料

Monte Carlo方法的基本思想
Monte Carlo 方法的基本思想是: 为了求解某个问题 , 建立一个恰 当的概率模型或随机过程 , 使得其参量(如事件的概率、随机变 量的数学期望等)等于所求问题的解 , 然后对模型或过程进行反 复多次的随机抽样试验 , 并对结果进行统计分析 , 最后计算所求 参量 , 得到问题的近似解。
③ 收敛速度与问题的维数无关 , 因此 , 较适用于求解多维问题。
④ 问题的求解过程取决于所构造的概率模型 , 而受问题条件限制的 影响较小 , 因此 , 对各种问题的适应性很强。
随机数的产生
1 随机数与伪随机数
Monte Carlo 方法的核心是随机抽样。 在该过程中往往需要各种各样分 布的随机变量其中最简单、最基本的是在[0 ,1]区间上均匀分布的 随机变量。 在该随机变量总体中抽取的子样 ξ 1 ,ξ 2 , … ,ξN 称为随 机数序列 , 其中每个个体称为随机数。 用数学的方法产生随机数是目前广泛使用的方法。 该方法的基本思想 是利用一种递推公式 :
"quantum" Monte Carlo: random walks are used to compute quantum-mechanical energies and wavefunctions, often to solve electronic structure problems, using Schrödinger’s equation as a formal starting point;
即当 N 充分大时 , 有 成立的概率等于1 , 亦即可以用 ξN 作为所求量 x 的估计值。
根据中心极限定理 , 如果随机变量 ξ的标准差 σ 不为零 , 那么 Monte Carlo 方法的误差ε为
量子计算中的量子随机行走及其应用

量子计算中的量子随机行走及其应用随着科技的不断发展,计算机领域也在不断创新。
近年来,量子计算作为计算领域的一大突破,备受瞩目。
量子计算具有独特的优势,让计算机从过去的二进制逐渐转变为用量子力学原理描述的量子态。
其可克服经典计算机的局限性,执行各种任务,如分解大质数、模拟分子、搜索数据库、加密、量子随机行走等等。
本文将对量子随机行走及其应用进行探讨。
一、量子随机行走简介量子随机行走(Quantum Random Walk)指的是一种在量子计算机中进行的数学算法,它通过操作一个由量子位和经典位组成的纠缠态来运行。
在量子随机行走中,量子粒子通过量子位与贝叶斯概率下的经典位置进行相互作用进而进行漫步。
随机行走(Random Walk)是指粒子在规则间隔下改变方向并移动且每一次改变方向的概率是相同的。
在经典计算机中,随机行走是常用的随机算法,可以用来做方程组求解、优化问题等。
二、数学与物理机制量子随机行走的数学和物理机制相辅相成。
它通过数学的方式表示一个“走过去再回来”的概率幅值,表达的是量子粒子尝试在空间中扩展其波函数并与走过的路径集合之间进行纠缠的过程。
在这个过程中,量子粒子被抽象成具有角动量的粒子在一维空间中进行随机行走。
它的数学描述可以用量子力学的语言来表述。
其中,哈密顿量H由两部分组成:一个是动能项,用来描述粒子的动能;第二部分是势能项,用来描述粒子在有限空间内运动时的受力情况。
也就是说,在量子力学中,一个粒子的状态描述为波函数,波函数可以被描述为一个函数的线性组合,每个独立部分对应着一个量子态。
在量子随机行走中,粒子的状态是由两个分量组成,每个分量表示一个方向。
随机算法则是通过操作粒子的动能和势能,来改变粒子的状态和方向。
随机行走在量子计算中的应用量子随机行走在量子计算中有着广泛的应用,最常见的应用是量子算法中的搜索问题。
搜索是指在未排序的数组中搜索指定的元素,并返回元素的索引。
在经典计算机中,搜索问题是一个很大的问题,需要做大量的处理才能找到特定元素。
量子计算仿真与模拟

1.量子比特(qubit):量子计算的基本单元,不同于经典比特的0或1状态,量子比特可以同时处于多个状态的叠加态。 2.量子叠加(superposition):量子比特可以处于多个可能状态的叠加态,这是量子并行性的基础。 3.量子纠缠(entanglement):两个或多个量子比特之间可以存在一种特殊的关系,使得它们的状态是相互依赖的,这是量子计算中的重要资源。 量子计算是一种基于量子力学原理的计算方式,具有许多不同于经典计算的特性。在量子计算中,信息的基本单元是量子比特,它可以处于多个可能状态的 叠加态,这种叠加态是量子并行性的基础。此外,量子比特之间还可以存在一种特殊的关系,即量子纠缠,这是量子计算中的重要资源。通过利用这些特性 ,量子计算可以在某些特定问题上比经典计算更为高效。 在介绍完量子计算的基本原理后,我们可以进一步探讨量子计算仿真与模拟的相关主题。量子计算仿真与模拟是指利用计算机模拟量子计算的过程和结果, 这对于研究量子计算的原理和应用具有重要意义。在下一节中,我们将介绍量子计算仿真与模拟的一些关键技术和应用。 以上内容仅供参考,具体的主题名称和可以根据您的需求进行调整和优化。
▪ 材料设计
1.量子计算可以模拟材料的电子结构和物理性质,有助于发现 新的材料和优化材料性能。 2.通过量子模拟,可以预测材料在极端条件下的行为和性能, 为解决材料科学中的挑战性问题提供新的思路和方法。 3.量子计算可以帮助优化材料的制造工艺和流程,提高材料的 质量和可持续性。
量子模拟应用案例
▪ 气候变化模型
量子计算仿真与模拟
量子电路设计与优化
量子电路设计与优化
▪ 量子电路的基本设计原则
1.量子门的选择与组合:根据不同的算法需求,选择合适的量 子门组合以实现所需的计算功能。 2.电路深度优化:通过逻辑优化和门合成技术,减少电路深度 ,提高计算效率。 3.错误校正设计:在电路设计中考虑错误校正方案,提高量子 计算的可靠性。
非线性电路中的混沌现象实验报告

非线性电路中的混沌现象学号:37073112 姓名:蔡正阳 日期:2009年3月24日五:数据处理:1.计算电感L本实验采用相位测量。
根据RLC 谐振规律,当输入激励的频率LCf π21=时,RLC 串联电路将达到谐振,L 和C 的电压反相,在示波器上显示的是一条过二四象限的45度斜线。
测量得:f=32.8kHz ;实验仪器标示:C=1.095nF 由此可得:mH C f L 50.21)108.32(10095.114.34141239222=⨯⨯⨯⨯⨯==-π估算不确定度: 估计u(C)=0.005nF ,u(f)=0.1kHz 则:32222106.7)()(4)(-⨯=+=CC u f f u L L u 即mH L u 16.0)(=最终结果:mH L u L )2.05.21()(±=+2.用一元线性回归方法对有源非线性负阻元件的测量数据进行处理: (1)原始数据:(2)数据处理:根据RU I R R=可以得出流过电阻箱的电流,由回路KCL 方程和KVL 方程可知:RR R R U U I I =-=11由此可得对应的1R I 值。
对非线性负阻R1,将实验测得的每个(I ,U )实验点均标注在坐标平面上,可得:图中可以发现,(0.0046336,-9.8)和(0.0013899,-1.8)两个实验点是折线的拐点。
故我们在V U 8.912≤≤-、8V .1U 9.8-≤<-、0V U 1.8≤<-这三个区间分别使用线性回归的方法来求相应的I-U 曲线。
使用Excel 的Linest 函数可以求出这三段的线性回归方程:⎪⎩⎪⎨⎧≤≤≤≤+-≤≤= 0U 1.72- 0.00079U - -1.72U 9.78- 30.000651950.00041U - 9.78U 12-20.02453093-0.002032U I经计算可得,三段线性回归的相关系数均非常接近1(r=0.99997),证明在区间内I-V 线性符合得较好。
用编程模拟自然系统随机游走

用编程模拟自然系统随机游走
随机游走
假设你站在一根平衡木中间,每10秒钟抛一枚硬币:如果硬币正面朝上,你向前走一步;如果背面朝上,则向后走一步。
这就是随机游走——由一些列随机步骤构成的运动轨迹。
从平衡木下来站到地面上,你就可以做二维随机游走了,不过每走一步需要抛两次硬币,而且需要按照以下规则移动:
第一次抛掷第二次抛掷结果
正面正面向前走一步
正面反面向右走一步
反面正面向左走一步
反面反面向后走一步
是的,这是一个很简单的算法,但随机游走可以对现实世界的各种现象建模:从气体分子的运动到赌徒一整天的赌博活动不一而足。
编程模拟
首先,定义一个Walker类,它只需要两部分数据——x坐标和y 坐标。
每个类都需要有一个构造函数,构造函数是特殊的函数,每次创建对象的时候都会被调用:
除了数据,我们还可以在类中定义功能函数。
此处我们实现一个拥有显示自身的函数(画一个圆):
第二个函数拥有控制对象的下一步移动,随机游走的模拟就在这里完成哟。
这里有四种可能的移动动作:向右移动可以用递增x坐标(x++)模拟,向左移动可以递减x坐标(x--),向前可以递增y坐标(y++),向后可以递减y坐标(y--)。
那么,如何随机选择移动方向呢?先前我们用两次投硬币的方法确定移动方向,这里我们用random()函数产生一个随机数。
程序里为了显示效果能明显,选择了每次移动两步(如x+=2)。
既然完成了Walker类,下面就要完成程序主体框架了——setup()部分和draw()部分。
话不多说,代码如下:
仿真效果如何,请您欣赏。
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第 1 章 绪论
题,它可以看作为贝努利实验的一种描述法。由此可见,我们对于随机行走的进一步 深入研究是必要的。
由于实际的需要,各种受限的随机行走模型引起了许多研究者的兴趣[5],如简单 随机行走、对称随机行走、带有吸收壁的随机行走、带有反射壁的随机行走、格点上 的随机行走等[6-14]。本文从赌博游戏出发,研究了一种受限的随机行走模型,即带有 双侧吸收壁的有限步的随机行走模型,从特殊到一般,推导出了质点从起始点出发到 达双侧吸收壁及终点线的概率计算公式。
nl 2 随机行走的概念产生以来,在生物、化学、物理[1-4]等许多领域得到了广泛深入地研 究和应用。
考虑下面的问题:两名选手 A 和 B 通过掷硬币决定输赢,一次掷硬币 A 赢 B 的概 率为 p,输的概率为 q =1 − p 。假定掷一次硬币,A 或 B 赢或输一个本金,而且起初 A 有 a 个本金,B 有 b 个本金,那么,A 赢完 B 的所有本金的概率是多少?每个选手输 光的概率是多少?令 xk 表示第 k 次掷硬币 A 赢 B 的本金数,则 xk 是随机变量,因此 P(xk = 1) = p, P(xk = −1) = q ,n 次掷硬币后 A 现有的本金总数 An = x1 + x2 + " + xn ,令 Pn (k) 表示 An = k 的概率,事件 An = k 发生有两种可能,一种是 A 在第 n 次掷硬币时以 概率 p 赢,此时 An = k − 1,另一种是 A 在第 n 次掷硬币时以概率 q 赢,此时 An = k + 1 , 因此得到递推关系 Pn (k) = pPn−1 (k − 1) + qPn (k + 1) ,这实际上是简单有序的马尔可夫过程 [9]。
I
Abstract
Abstract
The random walks have received many researchers’ attention, and have been widely applied in many fields such as physical science, chemistry, biology, economics and etc. Owing to our finite real world, many restricted random walks, such as symmetric random walks, random walks with absorbent boundaries, random walks with reflecting boundaries have been investigated deeply. In this paper, based on a gambling game, a model of finite step random walk with bilateral absorption barriers is constructed and investigated. Using generating function, the formulas of combination and recursion relation, a series of probability formula of particle from the original point to the bilateral absorption barriers and finish line is showed and proved by special situation to general situation. Considering the finite model and no discuss its limit process, we provide some graphs of computer simulation for the random walk, by the graphs we can find the regularity of the probability in the random walk model. Keywords random walk finite-step random walk gambling game generating
本课题共包括以下 4 章内容: 第 1 章简要论述了本课题研究的目的、意义、国内外研究现状等; 第 2 章介绍了一些随机行走的基本概念及常见的随机行走模型; 第 3 章根据一个赌博游戏,构建了一个平面上有限步的带有双侧吸收壁的格点上 的随机行走模型,通过运用古典概型的基本理论、公式,并用母函数、递推关系和数
1.2 本课题的国内外发展现状
随机行走是 1905 年 Karl Person 在 Nature 中提出的[8],其问题描述如下:一个 人从点 o 出发,沿一条直线行走 l 码,然后转一个角度延另一条直线继续行走 l 码, 如此反复 n 次,求经 n 次后,此人与起点 o 的距离介于 r 和r + δ r 之间的概率。这一 问题几周后由 Lord Rayleiห้องสมุดไป่ตู้ht[8]解答出来,当 n 很大时,此概率值为 2 e−r2 / nl2 rδr 。自
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河北大学理学硕士学位论文
简单随机行走有广泛的实际背景,可以作为物理、化学、生物、交通、金融和日 常生活中许多问题的数学模型。
除一维格点上的简单随机行走外,还有高位空间上的随机行走,如二维格点上的 简单随机行走,质点从起始点出发,依次以 1/4 的概率向相邻的四个点之一移动一 个单位(上、下、左、右位),如图 1-2 所示,这实际上是平面格点上的简单对称随 机行走;三维格点上的简单对称随机行走,则是质点从起始点出发依次以 1/6 的概率 向相邻的六个点之一移动一个单位,如图 1-3 所示。一般地,d 维格点上的简单对称 随机行走就是质点以 1/2d 的概率向相邻的 2d 个点之一移动一个单位。
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图 1-2 二维格点上的简单对称随机行走
图 1-3 三维格点上的简单对称随机行走
随着对随机行走的一些具体讨论,我们将这一概率模型与实际问题联系起来,用 以解决类似于赌徒输光问题、家族姓氏延续问题等。同时,随机行走模型可以作为布 朗运动的初步近似,随机行走几乎可以立即推广到(一维)扩散过程,与分枝过程也有 密切联系。金融界中关于股票价格涨落和汇率变化是否具有随机行走特征,更是现代 金融界最充满火药味的论争之一。概率论中的一些古典问题也可引导到随机行走的问
对受限的随机行走问题的研究由于实际的需要而产生。其端点起始于某一不可穿 透壁,而受限于此壁的随机行走,可以作为最简单的受限随机行走问题之一。1919 -1921 年,George Polya 提出了格点随机行走。格点随机行走指的是在整数点上的 行走,有一维、二维、多维格点上的随机行走。在二维平面格点上,一个随机行走者
无限制的随机行走与布朗运动有着密切的联系。实际上它的极限就是布朗运动, 又因为随机行走不记录历史,下一步仅依赖于当前的位置,这一过程很像马尔可夫过 程(Markvo prosess)。目前对随机行走的研究已涉及许多领域、许多学科,如数值 分析于计算、算法设计、离散数学、生物学、化学、物理学等。很多随机行走模型, 以特征函数、傅立叶变换[15]、递推关系作为工具,并与马尔可夫过程的理论方法相 结合。
1.3 本课题研究的主要内容
概率论的古典概型起源于赌博游戏,实际中许多问题都可归结为赌博游戏,如股 票交易、抽奖券、买彩票。人们对赌博游戏的随机性充满神秘感,许多研究者做了大 量的工作,试图发现其中的规律性。下面就是一个赌博游戏(gambling game):一位 赌徒和一个桩家进行赌博,假设赌徒有 N 个本金,每次游戏需要 M 次赌博,每次赌 博赌徒以概率 1/2 赢或输掉一个本金,那么游戏结束时,这位赌徒输光的概率是多少? 赢 K ≤ N 个本金的概率又是多少?本文根据一个有趣的赌博游戏,构建了一个平面上 有限步的带有双侧吸收壁的格点上的随机行走模型,通过运用古典概型的基本理论、 公式,并用母函数,递推关系矩阵和数学归纳法,从特殊到一般推导出了质点从起始 点出发到达双侧吸收及终点线的概率计算公式,并给出一些计算机模拟实验。由于现 实世界的有限性,对这一模型的进一步研究将有潜在的应用价值,有助于股票交易及 赌博游戏的预测。
河北大学 硕士学位论文 平面上的一种随机行走模型及其计算机模拟 姓名:张国春 申请学位级别:硕士 专业:应用数学 指导教师:王熙照
20100601
摘要
摘要
随机行走问题一直广受众多研究者的关注,并已广泛应用于物理学、化学、生 物学、经济学等许多领域。由于实际的需要,各种受限的随机行走模型得到了深入 研究,如对称随机行走、带有吸收壁的随机行走、带有反射壁的随机行走等。本文 根据一个赌博游戏,构建了一个有限步的带有双侧吸收壁的随机行走模型,运用母 函数、组合数公式及递推关系,从特殊到一般给出并证明了质点从起始点出发到达 双侧吸收壁及终点线的一系列概率计算公式。由于这一模型是有限步的,不能考虑 极限行为,所以,给出了一些计算机模拟图,通过这些图,可以发现其概率变化规 律。 关键词 随机行走 有限步的随机行走 赌博游戏 母函数 吸收壁 计算机模拟
若 X k = ±1, 且P{X k = -1}= p, P{X k = 1}= 1 − p ,则称 {Sn : n ≥ 0} 为一维整数格点上 的简单随机行走,如图 1-1 所示:
图 1-1 一维整数格点上的简单随机行走
若 p = q = 1 ,则称为简单对称随机行走。 2
可以用形象的语言描述简单随机行走。设一质点在时刻 0 位于原点;在时刻 1, 以概率 p 向右移动一步到达位置 1,以概率 1-p 向左移动一步到达位置-1;在时刻 2, 又以概率 p 向右移动一步,以概率 1-p 向左移动一步……这样一直继续下去,则{Sn} 是质点在时刻 n 的位置。
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河北大学理学硕士学位论文
以 1/4 的概率到达 N、S、E、W(如图 1-1),在 d-维格点一个随机行走者以 1/d 的概 率到达 2d 个方向中的一个。Polya 的问题是:一个随机行走者从原点出发,最终可 否返回起始点?并由此引发了许多相关问题,如经几步首次到达某个点的概率?经几 步返回起始点的概率?令人吃惊的是,如果没有边界,随着行走步数的增多,对 d = 1, d = 2 答案是肯定的,当 d = 3 时,答案是否定的[10]。